国内量化及程序化交易主流问题探讨
本帖最后由 满盘红 于 2012-9-12 18:15 编辑喻英雷CFA，美国威灵顿资产管理公司副总裁。以最高荣誉获得芝加哥大学工商管理硕士学位，分析金融专业，并获密歇根大学电子工程硕士，北京大学物理学学士，现为美国注册金融分析师。喻英雷先生长期负责衍生物量化资产投资，投资资产类别涵盖了期货、期权、股指、波动性指数、股票、大宗商品等领域，在模型设计、量化投资、风险套利、衍生物对冲、风险管理等方面有丰富的经验。威灵顿资产管理公司成立于1928年，全球排名前十，现管理约7000亿美元资产，为超过50个国家的1900个机构投资者担任投资顾问。杨永彬韩国程序化交易专家，北京时盈通资产管理有限公司副总经理兼投资总监。韩国首尔大学天文学学士、经济学硕士。历任韩国证券门户网站PAXNET金融衍生品部主管、韩国Delta Exchange金融工程部主管，创办了投资管理公司Maximin System。曾多次作为特聘讲师为韩国证券期货交易所、大宇证券、韩亚证券等多家韩国机构培训程序化交易。著有畅销书《期货期权实战策略》（韩国），翻译了杰克•施瓦格的《新金融怪杰》(The New Market Wizards)（韩国）。罗荣阁大连商品交易所（大商所）系统规划办公室架构师，大商所新一代交易系统项目组专职副组长，大连理工大学，信与信息学硕士，已在大商所IT部门工作10多年，曾任大商所全资IT子公司（飞创信息技术公司）北京分公司总经理。目前，负责大商所新一代交易系统项目和业务规划咨询项目，与多个国际领先交易所的业务和技术专家沟通，熟悉多个先进交易系统架构，了解国际衍生品业务的发展趋势。丁鹏博士，《量化投资-策略与技术》的作者，方正富邦基金资深量化策略师 IEEE（国际电子电气工程协会）会员，AFA（美国金融学会）会员，CCTV证券资讯频道特约嘉宾，《第一财经报》特约撰稿人，网易财经特邀嘉宾，《量化投资与对冲基金》副主编。撰写了《量化投资-策略与技术》一书，是业内第一本全面阐述量化投资策略的教科书， 该书已经成为业内量化投资的经典教材。曾任东方证券金融衍生品总部资深分析师，开发了D-Alpha 量化对冲系统及数个实战有效的量化投资策略，实战中获得持续稳健的收益。李国栋博弘数君公司研发总监。中国市场多年投资经验，擅长数量化投资和程序化交易，特别是在统计套利领域。在博弘数君工作期间，曾参与研发多因子量化选股模型和商品期货高频交易模型，操作股指期货套利交易等。带领团队开发了定向增发产品，动态对冲产品以及固定收益类产品。其中定向增发类产品的管理规模达到了24亿，其中已推出的子基金获得了平均7.8%的绝对净收益。Louis liu（中文名：柳峰）美籍华人，Cyc partner公司创始人。1997年毕业于哥伦比亚大学，运筹学硕士学位，曾在BK（纽约银行）等华尔街多家知名投资机构工作过。2006年创办Cyc partner公司，专注于美国金融市场的量化投资与高频交易，秉承将最前沿的技术运用到金融交易领域的理念，致力于交易模型的研究以及高频程序化交易策略的开发。Cyc团队从2007年至今，创造了年均收益超过50%的战绩。吴转普普天投资机构创始人，大交所历届研发团队评比专家评委。1997年至2004年期间曾任黑龙江省天琪期货经纪有限公司总经理，从事农产品国际贸易工作近10年，熟知商品属性，精通流通领域各环节，具有广阔的国际视野。吴转普先生善于利用计算机技术提高公司的管理和服务水平，对基本面的量化投资有深入的实践经验，秉持“在充分控制风险的前提下，实现资产的长期稳定增值”的投资理念，多年来投资取得良好的收益，亲手打造的普天数据库系统网站，为交易研发和量化交易奠定了良好的基础。 杭国强上海泛金投资管理有限公司董事长。曾任北京华勤投资管理公司(私募基金)副总经理、深圳国隆投资管理公司副董事长、深圳长润投资管理公司(私募基金)总经理等职务。拥有20年的投资经验，多年来倡导程序化系统交易思想，秉承“追踪趋势、波段交易”的投资理念，不断改良交易系统，客观、系统、科学的进行投资管理，力求高胜算率的预测和判断，五年来期货交易账户取得了良好的业绩。冯正平网名“悍马”，职业投资人。1997年涉足投资市场，长期从事市场定量研究工作。2008年开始专职股票、期货、外汇等交易，开发过多种交易策略。2010年开始研究组合投资，结合对市场的统计分析心得，研发出自己的投资组合分析方法，并开发成应用程序。开发的程序化模型年平均收益率远高于市场平均水平。王黎博士，杭州龙旗科技有限公司联合创始人和首席投资官。毕业于清华大学计算机系，后赴美进修，共获得一个博士学位和四个硕士学位，研究覆盖金融、统计、运筹学和计算机科学等多个领域，其学术水平在数据挖掘和人工智能等领域达到世界领先水平。王博士曾就职于世界顶级资产管理公司美国贝莱德（BlackRock）公司，任大中华地区首席基金经理及量化分析师，具有丰富的量化投资经验，他研制的量化投资模型在亚洲、新兴市场及北美股票市场中控制着上百亿美元资产的交易。
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主持人：尊敬的各位来宾，女士们、先生们，大家下午好！非常欢迎各位嘉宾出席由永安期货、交通银行联合主办，大连商品交易所特别支持的“量化未来，开创程序化黄金时代——2012永安期货量化投资国际峰会”。我是今天的主持人小芳，非常高兴能够受到邀请主持今天的峰会。
说到期货市场，近年来，随着期货投资品种的逐步推出和持续完善，中国期货市场有了突破性的发展。但另外一方面，我们也看到金融危机的阴影尚未褪尽，尤其我们看到欧债危机持续蔓延，包括美国量化宽松政策的推出，全球性通货膨胀等不确定因素纷至沓来。很多朋友都会问，在这样的背景下，是不是意味着期货市场会有着重大的投资机会，我想答案应该是肯定的。
所以在这样的经济环境之下，对于很多投资人来说，如何抓住这些转瞬即逝的机会，有效的控制交易风险，捕捉一些机会变得尤为重要。我想，今天我们要在这里谈到量化投资和程序化交易作为国外一种非常主流的交易方式，在现在的市场下它的重要性侵略进一步凸现出来了，它在捕捉交易机会、规避交易风险以及克服人性弱点等等方面都有着得天独厚的优势。
我们今天现场也非常有幸邀请到了许多来自于国内外量化投资方面的专家和我们一起分享他们在这一领域的心得体会和经验，首先让我们一起来认识一下今天出席峰会的各位领导和来宾。
首先让我们欢迎：
浙江省永安期货经纪有限公司董事长方锦女士
浙江省永安期货经纪有限公司副总经理蒋逸波先生
浙江省永安期货经纪有限公司副总经理杨志坚先生
交通银行浙江省分行公司部副总经理宋俊杰先生
来自美国的知名量化投资专家喻英雷老师
韩国知名程序化交易专家，北京时盈通资产管理有限公司副总经理兼投资总监杨永彬老师
大连商品交易所上海总部主任段宇飞先生
大连商品交易所系统规划办公室业务架构师罗荣阁先生
美籍华人，Cyc partner公司创始人柳峰先生
普天投资机构创始人，大连所历届研发团队评比专家评委吴转普先生 上海泛金投资管理有限公司董事长杭国强先生
《量化投资-策略与技术》一书的作者，方正富邦基金资深量化策略师丁鹏博士
博弘数君公司研发总监李国栋先生
杭州龙旗科技有限公司联合创始人和首席投资官王黎博士
职业投资人冯正平老师
让我们对这些来宾的到来表示热烈的欢迎。
今天在这样一个济济一堂投资类峰会的现场，也同样欢迎各位投资人的热情光临，还有来自于媒体的各位朋友们，同样欢迎你们。
接下来，让我们有请浙江省永安期货经纪有限公司董事长方锦女士为大家致辞，有请。方锦：尊敬的各位来宾，各位朋友，大家下午好！今天永安期货能有幸邀请到各位业内精英聚集于此，共同探讨中国量化投资的未来，在这里再次对大家的到来表示衷心的感谢。 众所周知，随着中国经济体制全面开放和金融改革步伐的加快，未来中国金融市场将迎来与国际接轨黄金时代，在未来中国金融市场将会产品剧烈的变化，速度性的变革、创新业务开展以及由此带来的投资理念、交易革命，将会使中国金融又一个波澜壮阔的篇章。
很荣幸，在座的你我，正是这一历史的见证者和参与者，量化交易作为欧美交易市场主要交易方式之一，已经有40多年发展历史，虽然目前中国市场还尚未占主流，但是有效控制风险的特征已经越来越受到国内投资者的青睐，尤其是股指市场上市。金融市场新业务推出之后，量化投资程序化交易将是一片辽阔的蓝海市场。面对这广阔的蓝海，永安期货现在已经搭建了程序化交易策略展示平台，并已上线国内全部主流的程序化交易软件，程序化团队正在把永安期货多年积累的套利对冲经验转化为量化制度交易策略。同时永安期货还联合国内外私募和高校专家，将在近期推出为两个月的程序化理论到实战策略的高级研修班以及程序化交易大赛，希望业内精英共同提升中国期货投资的蓝海。
当前，在国际金融危机导致的金融变革、国内经济结构的宏观大背景下，中国金融市场变革进程仍有诸多不确定性，程序化未来发展路径如何，如何成为程序化领域的佼佼者？业内对程序化交易尚存诸多困惑，基于这样的认识，搭建与业内交流的理念，我们组织了这次峰会，邀请了国内外量化投资专家以及大连交易所工程师，大家汇聚一堂，共同分享、探讨中国量化投资和程序化交易的未来，各位专家的实战经验和对量化投资的建议以及欧美成熟市场的成功经验和教训，都是我们投资者最急需的宝贵财富。同时，也欢迎与会来宾积极交流，为了展示国内优秀的程序化交易策略，促进程序化策略的交流与发展，我们在会场后面开辟了策略交易展示区，欢迎各位参观。
让我们一起开创程序化交易黄金时代，共同见证量化时代的到来，再次对大家的到来表示衷心的感谢。 主持人：正如方董所说，量化投资与程序化交易在国外发展的40多年，积累了丰富的经验和教训，是我们中国程序化交易投资者的宝贵财富。今天，我们有幸邀请到了来自美国的喻英雷先生，喻先生在美国长期负责衍生物量化资产投资，投资资产类别涵盖了期货、期权、股指、波动性指数、股票、大宗商品等领域，在模型设计、量化投资、风险套利、衍生物对冲、风险管理等方面有丰富的经验。接下来，喻先生将为我们介绍美国量化投资的发展历程及相关经验。喻英雷：在接下来的60分钟里，我将和大家一起从一个较高的层次，美国量化发展的历史和现状、经验和教训，并展望未来，希望他山之石，为中国量化投资的发展做一点贡献。
首先，什么是量化投资？量化投资是指主要角色由计算机程序或算法、模型完成的一种交易方式。目前，占美国资产管理总量约20%。如果我们剔除“主要”二字，量化投资方法已经广泛的应用在投资的各个领域，比如说一个传统的基因用量化方法进行风险控制、用量化方法进行绩效提升，区别主要在于基金经理主观判断的比重区分，量化与传统投资方式是一个广度和深度的竞争。一个好的基本面分析师可能会比一个公司经营者更了解这个公司，但是很难对一百个或者几百个达到同样的深度。相反量化同时可以分析几百个甚至上千个投资机会，尽管目前量化投资深度还达不到一个好的基本面分析师的分度，这个方面也是量化发展的一个问题。
此外，传统的方式有几个问题：投资比重决定不够科学，有点跟着感觉走，其次对风险控制认为只能依靠量化分析来完成，第三没有办法决定什么信息是真正相关的，什么信息已经反映到了价格。
接下来对量化投资做一个分类。按照频率类分，量化投资可以分为高频交易、中频交易和长期投资。关系高频交易下一章节我会做进一步介绍，中频交易，交易频率从几天到几周，是一个相对待开发的领域。如果我们把量化投资按种类分类，可以分为单一资产、全球宏观投资和资产配置、交叉投资和衍生物投资。交叉投资是一个新的领域，是在不同的资产类别中寻找投资机会，对投资人员素质要求非常高，比如说资本结构套利，就是在一个公司的股票与债券中寻找差价，在美国的私募基金中这种策略比较流行。
高频交易是量化交易中最年轻也最有争议的一个分支，在1998年美国证监会批准电子交易平台入市以来，随着计算机和信息技术的普及，高频交易迅猛发展，目前占到全交易总量的约70%，主要参与者有各大投资银行、自营资金、对冲资金等等。
高频交易的主要策略有：造市策略，是指同时买单、卖单，赚取差价，这种策略为市场提供了流动性；纸带交易，通过观测报价程度、成交价格、交易量等，预测交易价格和交易量的统计分布策略；事件套利是指某些重复性事件，对容易产生的预测的价格流动来进行赚取利润的策略；统计套利，利用市场价格来赚取利润的一个策略。纸带交易、事件套利、统计套利都有价格发现的功能，目前高频交易在战术与速度上的竞争日趋白热化，备受瞩目。
延迟是通讯和信息管理中的一个速度，是指一个数据包从发出到接收到所需的时间，在高频交易中时间就是金钱，几十毫秒的优势意味着数以亿计的利润。为了夺得宝贵的千金一刻，高频交易者计划在开通光纤直通车，由此带来的高频交易利润足以支付铺设光纤的巨额成本。最新的进展是计划用无线通讯网络替代光纤，以及客服在光纤中折射前进的问题，达到真正的光速传播。
在现代金融市场上，高频交易起着提供流动性、减少交易成本的重要作用，而这些作用经常被主流媒体所误解和忽视，一个缺乏流动性的金融市场如同一座巨大的冰川，其流动性只能靠间歇性来进行。在阿拉斯加，当我们面对巨大冰川坍塌践起巨大浪花的雄伟景观时，我们没有办法想象一个缺乏流动性的现代金融市场将如何进行运动。在现代金融市场中，大量的资金不连续的、不规则的、不均匀的进出各种各样的资本市场，以满足生产、生活和投资的需求，而高频交易为这些活动提供了隐形技术，将其化整为零，降低了冲击成本和等效交易成本，使得丰富多彩的投资策略有了交易保障。
市场给了我们一个亲身经历流动性匮乏的机会，这就是2010年的瞬间崩盘。2010年5月6日，欧债危机的导火索希腊债务危机使得市场情绪异常恐慌，市场交易变得非常的脆弱和割裂，由于一个非常偶然的交易错误，市场流动性瞬间蒸发，并造成了巨大的市场混乱。主要指数在短短的几分钟内浮出了10%以上，许多大型公司，如宝洁公司股票价格损失了三分之一以上，美国证监会被迫取消数以万计的交易，命其这些交易作废。在各方鼓励下，市场流动性在10分钟内得到回复，瞬间崩盘只持续了10分钟左右的时间。但这仅仅10分钟流动性缺失的市场，已经令大多数投资者终生难忘。
下面谈一下无风险套利。在许多的量化投资策略中，无风险策略的风险较低，操作较易，是学习和理解市场的一种工具，无风险套利操作存在着两个条件：第一是高度同质但不完全相同的金融证券出现价格的差异，第二在可以预知时间内获得可以通过预知的操作，价格差异将消失，比较流行的无风险套利策略操作：机械套利、期值套利。在估计盈利标的时候，应该注意资本的时间价值，即有效利率和持仓成本的计算，无风险套利投资机会出现的原因是由于市场的结构性或者是流动性或者是可操作性、监管性出现了一些问题，而造成了暂时性的市场性的停滞，就造成了无风险套利也存在着一些操作上的风险，会体现在现金流上或者快速计算上。
下面看两个案例。
（图示）2011年11月11日，某大投行处于衍生物风险控制需求，对韩经指数进行了对冲操作，由于错误的估计了流动性所带来的可能的市场冲击，韩经指数大幅下行，而期货没有跟上，这就造成了超过2.5%的差价，并在第二天差价大体消失，这一天的净回报应大于2%。
（图示）第二个案例，关于天然气ETF，是一家天然气实现的投资天然气的一家基金，该家基金双重属性天然其ETF是美国证监会即SEC和CFTC的双重监管，2009年投资者对天然气投资热情高涨，天然气ETF规模迅速壮大，然而SEC和CFTC却在这个时候对发行新股犹豫不决，由于没有办法满足，ETF股指达到了20%，并且迅速的消失。值得注意的是，做空ETF的成本达到棉花利润的10%，因此减少了净回报，增加了操作风险。
衍生物本质是一种契约，在量化投资中起着转换风险的重要作用，是量化投资中的重要工具，常见的衍生物种类包括期权、契约、期货、掉期等等，而我所列举的仅仅是数量繁多的衍生物种类的冰山一角，丰富多样的衍生物使得投资者可以根据自己的需求和预期适度裁减风险，定制投资机会，实现真正的多样化。随着期权定价理论、套利定价理论等金融和数学工具的发展，衍生物市场得到了迅速的发展。近年来，衍生物的交易量逐年递增，在很多市场上已经大大超过了现货交易市场。
（图示）仅以股指市场为例，在全球各大市场中，股指期权的单项交易量均以大幅超过股票市场交易量，丰富的流动性使得股指期货市场和股指期权市场具有重大的能量和交易成本，低廉交易成本使得各种复杂的交易和交易投资策略成为了可能。
在很多行业中，某些人对行业贡献起到了巨大的作用，对于量化投资而言，芝加哥大学终身教授尤金法马就是这样一位里程碑式的人物，尤金法马最先系统性的保存金融数据，使得量化投资有了坚实的数据基础。70年代，他提出了有效市场假设和风险溢值与市场的关系。80年代他提出了三因子市场定价模型，机市场因子、价值因子和规模因子，开创了因子模型的先例，更为重要的是，他确立了因子模型的统计报价，使得百花齐放的因子研究成为了可能。90年代，他的学生发现了重量因子，毕业后就被请需主持量化投资，从而带来了20世纪初量化投资行业的高速发展。
尽管量化因子多达上百种，量化投资策略大致可分四类：第一类是价值策略，也就是说便宜的股票有较好的回报；第二质量策略，就是高品牌公司会有较好回报，这其中包括稳定的现金流、管理层结构、公司债务状况等等，价值策略和质量策略，都试图给出股票正确的性价比，并且对其作出相应的评估。所谓价格模式，即通过研究历史市场、价格曲线预测未来价格，动量策略、反转策略和技术分析都属于此类。最后，投资者也可以对市场事件和信息进行研究，比如说盈利报告、分析师评估分析进行量化投资，在这个之上还可以再叠加宏观模型、行业模型等等。 2007年量化峰会是量化投资者量化投资历史上的一个转折点，2007年次贷危机凸现，短期内量化基金被抛售，形成了螺旋式的杠杆，在短短几天内主要市场指数并没有大的波动，而量化基金其中包括市场中型基金损失了高达5%—30%，这次事件使投资着意识到传统的止损方法在拥挤状态下并不能很好的规避风险，就如同一个降落伞没有办法救出满载飞机上的乘客，而在拥挤状态下，一个个体风险也可以演变成系统风险。以这次风险为契机，量化投资开始系统的反思量化投资策略，并进行量化投资风险控制，从此，量化投资进入了一个多元化更加健康发展的时代。
近年来，随着持续不断的寻找新数据、新因子和新策略的努力，模型的本身也日趋复杂，从传统的静态、现行的模型进化为动态，从单层模型进化为多层模型，从线性模型进化为非线性模型。因子的相互作用，人工智能、机器学习，模型的自动优化与进化也发挥了作用。
2007年的量化危机，2008年、2009年的次贷危机，2010年到现在的欧债危机，都使得投资者对风险有了更新的认识，这其中包括市场风险、宏观风险、信用风险、流动性风险、交易对手风险、操作风险、模型风险、监管风险等等。其中，关联矩阵的不稳定和对尾部风险的管理是最重要也是最具有挑战性的。尽管分散风险原则依旧是最有效的风险管理原则之一，在危机状态下，相关性会发生跳跃式增强，导致分散风险原则部分失效。在诸多解决方案中，动态风险管理和利用衍生物进行风险转换和管理受到了很多的关注。
反思量化投资，我们不仅问模型的本质是什么？我说模型既是我们对真实世界的近似，又是对真实世界的理解，由于是近似，不能尽善尽美，但是可以不断修正，而量化投资在这个过程当中也会逐渐状态，因为是对真实世界的理解，它不可能脱离它的创造力及投资人的存在，更像是我们回顾历史，分析现在、展望未来的一个望远镜与显微镜，是我们可以主动选择的工具，而这个选择必将也形式成为量化投资的多样性。
如同所有的投资行为，量化投资也存在着不确定性，量化投资的不确定性来源于两个原因，即模型本身的不确定性和对预测的不确定性。当大的投资者考验不确定性同时，殊不知不确定性对量化投资有着特殊的意义。由于不确定性的存在，使得各式各样量化模型有了可能；由于不确定性的存在，使得量化投资可能长期、低风险、高回报的投资策略可以持续；也正是由于不确定性的存在，使得建立一个可靠而稳定的模型尤为重要。建立一个可靠而稳定的模型，无外乎于两种方式：第一建立一个精密准确像瑞士钟表那样的，毫无疑问对于量化投资这是极为困难的；第二是建立一种柔韧而富有私密性的，当大风起来，每个部件都会产生适当的形变，整个系统能够保持相对稳定，这也是分散风险原则的一个方面。
许多量化投资师怀疑量化投资只不过是数据挖掘，是研究历史，而非预测未来。然而在时光机器发明之前，任何预测都能根据历史和现状，在这一点上所有的投资方式是共同的。诚然，金融市场在不断的进化，正如赫拉克里特所言：人不能两次走进同一条河流。但是如果我们掌握河流的基本规律，就可以预测河流的涨落。
所有的预测投资者，知道稀缺数据的难得和珍贵，的确这是我们赖以学习和成长的土壤，也是市场赖以完善和进化的源泉，在这里我呼吁所有投资人共同保护数据的完整性、公平性，因为他是投资者所有的财富。
如果你得到一组数据请不要停留于表面，请不要被数据所迷惑，挖掘深层、本质的规律，你会发现在嘈杂的金融市场中会呈现出清晰的脉络，难以琢磨的未来会展现规律，而假设和验证则是引领和探索这个过程的指路迷灯。假设和理论是量化研究的灵魂，严格验证则是量化研究的试金石，市场总是青睐那些客观、理性、勤勉而又勤劳的投资者，会将一个复杂的模型浓缩为几句话的精髓，将模型具化为对市场本质的理解，并将引导大家走入更广阔的金融世界。
离开了可靠的实施，任何投资都无法长期稳定的赚取高额回报，在高速交易的现代金融市场，忽视交易成本等于慢性失血，而忽视交易的细节，则可能在很短的时间造成巨大的损失，让我们来看一个案例：
2012年8月1日，美国某券商处于一个很难以理解的失误，将测试流动性的软件投放到了实施的金融市场中，在实验室中流动性测试软件的功能是自动的模拟顾客交易，发出接近报价的买单和卖单，在真实的市场中，如果只有该公司一家是造市者提供流动性，那这些交易只不过是帐面上的一个转移，不会造成真实的损失。然而，当该软件在真实世界中以毫秒量级进行高速的提交订单的时候，多家公司参与了。在短短30分钟之内，这家公司造成了上亿美金的损失，成为华尔街最有效的烧钱的案例之一，成为该公司清晨的恶梦，也会成为所有投资者敲响的一个警钟。
风险是所有投资活动中不可缺失的一个组成部分。经过几年市场的洗礼，这已经是投资者的共识，管理主流市场风险固然重要，管理隐含风险则可能是决定生死的生命线，特别是对于一些复杂的投资策略，这个问题尤为重要。举个例子：海外某著名投资公司对冲基金有着非常复杂而多元化的资产配置，该公司业绩在09年以前一直很优秀，但最近两年却表现频频，奋力挣扎，有人将该公司的业绩与主要利润曲线比较，发现了非常高的相关性，无疑在过去十几年中，美国等主要发达国家进入了一个利率持续走低的周期，而这个超低周期是否会持续很难预测，该基金的可持续性被划上一个问号。尽管从相关性上无法判断出因果性，但这的确是隐性风险的一个有效反思。
量化投资和所有投资一样，会有涨幅起落，因此不管是高频交易、中频交易还是长期投资，具有耐心和长期心态非常重要，而每个人风险是相同的，适当的、适度的选择风险和优秀的投资策略一样重要。我们看到机构也开始根据投资者的风险承受力和具体情况，开始裁减风险和投资组合进行定制投资的方向开始进化。
经验是投资者的宝贵财富，而如何从没有经验学习经验和教训，其中危机经验尤为珍贵，在危机中很多在正常情况下难以观测到的信息暴露出来，因而在其中可以吸收和学习的内容特别丰富。而因为规避和忽视风险，则会错过这些宝贵的学习机会，我们的计划就是不要浪费了危机。
风险与回报是投资中的高分子，只有平衡好二者之间的关系，才可能获得稳定和丰富的回报，过渡强调风险而忽视回报会错过良好的投资机会，如果过渡强调回报而忽视风险会带来很大的风险。中国在投资市场上有很多平衡高手，相信能够处理好风险与回报的关系。
在当今全球化的信息时代，产品、服务、人力、技术和资产正以前所未有的规模和速度进出着各个国家和市场，将整个地球紧紧的联系在一起。这是一个伟大的时代，这也是一个非常复杂和高速的时代。作为市场神经的投资市场，也发挥着越来越重要的作用，量化投资以其系统性、客观性、高速性和高容量必将成长壮大，使得投资行为更加理性，更有效率，为这个伟大的时代作出贡献。
最后声明，此次演讲谨代表本人个人观点，与任何机构和公司无关。
谢谢。 杨永彬：大家好！我叫杨永彬。
今天我的演讲分为三个部分，通过这三个部分我跟大家探讨一下。这三个过程分别是三个系统，第一个系统是单双数系统，第二个系统是移动平均线系统，第三个系统是止损系统。
我首先来跟大家探讨一下最简单的单双数系统，我们每天在开盘之前，通过扔筛子来决定我怎么进行交易，扔筛子结果的如果是一个单数，我就买入开仓，如果是双数我就卖出开仓，当天是开盘价入场，收盘价离场。这是一个非常简单的系统，效果我们来看一看，我们为了把问题简单化，我们把止损定为零。
（图示）这个图分两部分，上面部分是中国市场的波动性，下面的图是单双数系统的业绩。这个数据是今年年初的，之后没有及时的更新，这个系统每天最多做一次交易。上面这个图我用绿色的线标出来几个部分，第一个绿色圈的部分带动波动率上升了，它的业绩也有向上的攀升。下面这个图有三条颜色的线，红色的线代表单双数系统设置一个1%的止损，蓝色的是0.5%的止损，绿色的线是0.8%的止损。红色的线它是获利了28万元，我们真实的交易手续费是150块—300块，这样我们的收益率有15万元左右。
我们知道，在真实的市场里边，投资者绞尽脑汁想各种办法进行交易，但是我们看这个非常简单的单双数系统，通过扔筛子进行交易也可以获利15万元，那在这个市场上很多投资者还不如这个单双数系统。
我为什么要在这里说单双数系统呢？如果我们对单双数系统进行延伸的话，我们发现这个系统的本质和传统的系统。由于时间的原因，对两个系统之间具体的比较我就不多说了，我这里简单提一下。
我们每天开仓之前使用两个单双数系统，假设这两个单双数系统出现的结果一个是单数，一个是双数，如果我们这样做的话，就发现这两个单双数系统跟波动系统非常的相似。这个系统是不是只适合于中国市场呢？不是这样的，在韩国我也拿这个数据试了一下，发现结果也是一样的，这个数据周期比较长一点，大概有11年的时间。
（图示）这上面是波动性的图，下面是系统的收益。我们通过这个图可以看到杭州市场最近的情况，可以通过这个系统看到杭州波动市场的区域。杭州市场是一个小规模的经济体的缩影，小规模经济体的特征，无外乎受大规模的经济体影响非常大。比如说美国纳斯达克市场如果是上涨的话，第二天杭州市场马上会有一个反映，这样就会跳空，缺口就会非常大。这个图也可以看出韩国市场最终波动性下降非常多，所以杭州市场空间就越来越小了。我们看上面波动性的图，可以看到波动性最高的时候刚好是2008年的金融危机。
第二个韩国市场波动的原因是由于竞争越来越激烈，像高频交易的手段逐渐流入市场，整个市场竞争越来越激烈。我有一个朋友是做高频交易的，每天有80万笔，成交可以成交5000—10000的样子，像这样的交易方式流入市场的话，整个市场活跃性就会随之加速很多。所以我觉得中国市场目前最大的区别，就是中国市场经济规律非常大，受外部影响小一些，第二我们资本市场还没有完全开放，投资者比较少，所以这两者是比较大的区别。近期做交易会发现国内市场波动性也在逐渐走低，这样做切割系统的正在经受煎熬。
（图示）这个图上面是中国股指期货的走势，下面是波动率的图。这是最近的情况，可以看到这个波动性最低降到10左右，10是非常低的波动性，我个人还是比较乐观的，我觉得这个波动性经过一段时间还是会有回归的。
（图示）这个图上面是每个月收益的情况，下面这个图是日内波幅，也就是日内最高价和最低价的绝对值。通过这个图比较可以发现，日内波幅大的交易占的收益比较大，波动小的收益也相对较小。
下面我跟大家探讨一下我们的第二个系统。
这个系统也非常简单，我们在做股票的时候大家会经常使用移动平均线的指标，这个系统是用一个软件编写的，我们看这个代码很简单。这个交易流程也非常简单，首先使用15分钟的线，在这个移动平均现价的时候有三个数值，在股票上它也是这样操作，如果线上突破了我们就买入，如果现价突破我们就卖出，我们还加入了一个过滤器，单纯限价在平均值上提了1.01，卖出这块是0.995，现价如何突破达到平均值1.5倍的时候我们就卖出。这个系统非常简单，我们只是有一个入场的条件，有一个过滤器，我们都没有加入止损或者是止营条件。如果我们在这个代码上加入一个止损或者是止营条件，结果可能会更好。这个系统还有一个隔夜系统，这里面手续费也是单边150的手续费。这是一个非常简单的系统，就是在大家常用的技术指标基础上加入了一个过滤器。我们再来看一下它的结果会怎么样。
（图示）它的净利润是506580，MDD是82020，净利润/MDD=6.18。这是非常好的一个系统。
（图示）这也是我们经常使用的移动平均线交叉系统，我们使用的是3分钟的线，这个系统也非常简单，短期（8）移动平均线位于长期（11）移动平均线上房，现价大于最近14根K线最高价的0.2%倍时，买入开仓。短期（8）移动平均线位于长期（11）移动平均线下方，现价小雨最近14根K线最低价的0.2%倍时，卖出开仓。这个市场里有短期上升和长期上升，这种情况发生的非常多。这个系统和前面的一样的，也是150元的手续费，假设它是隔夜的。大家可以用这个代码回去看一下，试试会怎么样。
（图示）这个系统的结果比刚才还要好一点，因为净利润达到了580740，MDD是85200，下面我们把这两个系统结合在一起再看看结果会怎么样。
（图示）把两个系统放在一起，假设多策略组合交易，这是一个真实的数据，我用这两个系统交易到现在可以获益1087320=策略A净利润+策略B净利润，MDD是111240。通过这个可以非常直观的看到，如果把这两个系统放在一起，可以提高它的收益率。
（图示）这张图是移动平均线交叉的画面，这些部分是卖出开仓的，移动平均线信号很多是交叉的，我们把这个系统中加上过滤，不能让这些交叉的都有信号发出。
（图示）通过我刚才的介绍，发现这个简单的系统在市场上是非常有效的，大家可以去考察一下。另外刚才这个系统大家可以放不同的数据，去试一下，可以开发出很多很好的系统。刚才我只是抛砖引玉，大家可以有这种思路去开发合适自己的系统。
我在这里想跟大家说的是，往往有效的系统是非常简单的，我们通过这个简单的系统就可以在真实的市场里获利。
另外，我非常想跟大家解释的，就是基金管理未来的周期。在这里我通过一个非常简单的例子给大家看一看基金管理到底有多重要。我也是用一个筛子，通过扔筛子来决定，是猜扔筛子之后猜单数还是双数的游戏，我每次下多少钱是事先定好的。这样一个游戏，假设我现在手里有100块钱，如果我们猜错了，就把100块钱输掉了，如果我们猜对了，就会赢得200块钱了。这个游戏对收益产生非常有利，如果我们手里有1000块钱，我们一次要放多少钱进去呢？看下面这个图。
（图示）纵轴是收益，横轴是每次下注的比例，纵轴1就代表了本金，2代表收益是100%，3代表收益是200%，如果每次不下的话当然收益就不会有，横轴最右端每次把资金流60%下进去，这对于投资者是非常有利的游戏，他每次下多少有一个最好的收益？我们看到每次他下50%注的话，收益不会很高，如果60%下进去结果不仅不会输掉所有的钱，而且还会有很好的收益。当然这是一个非常简单的例子，通过这个例子可以看到管理的重要性。给我们的启示，即使对我们再有利的游戏，我们也要合理的管理自己的资金。
下面再看交易中实际的本金量，是我通过市场实际交易得出的一些体会，不知道在座各位有多少是做这个交易的，有多少是做系统的，如果做过交易和系统你就会发现中国的市场非常的难做。
（图示）从这个图可以看到股指期货波动性走的非常低，波动性非常低，那对流动性相当不利。这种现象我认为是一种必然，每个市场都会出现波动性直接走低的现象，但是我们比较乐观，我觉得这种波动性持续低迷的状态会逐渐的改善。我个人认为，因为全球经济不确定性增加，波动性随时有可能会大幅攀升。另外我个人的观点，我觉得每个市场都有一个正常的值，也不会是一个持续高的值，也不会是一个持续低的值，经过一段时间之后会回归到正常的一个范围。如果波动周期非常低的话，对我们日内交易影响非常大，但是对隔夜系统的影响就没有那么大了。我们原来是100%做日内交易，没有考虑隔夜系统的开发设计，但是今天我给大家分享的两个简单的系统都是隔夜系统，这也是我认为应对现在市场波动性非常低的一个方式。
另外一个我个人的经验，中国股指期货市场，它比国外小很多，这对我们波动系统非常有利。另外一个优势，中国的金融市场，不光有股指期货还有很多交易机构。商品期货这块，我个人比较喜欢橡胶的。
（图示）这个图最上面是橡胶的走势，中间是股指的走势，最下面这个波动性代表橡胶的波动性和股指的波动性。上周的数据，橡胶值达到了25%，指数10%左右。这不是一个孤立的数值，我个人的经验，如果某商品波动性突破20%的话，我认为它可以做日内交易了。再看一下波动性的情况，蓝色线和红色线中间差别比较大，当指数波动性很低的时候，橡胶有时候会相应的上涨，这就代表了这两种产品的相关性相对低一些。
下面我跟大家分享一下交易的系统。
（图示）第一个图是指数系统的走势，是去年低到今年初的行情。从创了新高之后到目前没有获利，我跟身边做股指的朋友交流过，大家情况都差不多，从去年年底到现在这一段都几乎没有什么获利。因为股指保证金相对要高，在橡胶上可以实行两手活跃，橡胶1系统和橡胶2系统都是趋势系统，区别就是1是不活跃的，2是活跃的，我们把这三个系统组合到一起，最后的结果就是第4个图。指数从去年到今年初开始，我们在这个组合里加入橡胶系统的话，从去年年到今年初这段获利还是增长的。这个道理非常简单，当指数波动性降低的时候，因为相关性比较低，它的波动性增长整个组合收益就会增长。第一个系统中用红色线圈出来的，我是做了十几年的交易了，有时候有一些投资人对自己的系统比较有信心，正常的情况下，就像我刚才给大家分享的基金资金方式一样，合理的控制比例，但是当时我没有这样一个数据系统。我对这个系统比较有信心，另外是过去几年数据太好了，我太相信这个指数了，后来出现过一些变化，我觉得我过于相信这个系统了。所以我想跟大家讲，不要太相信历史数据。
最后我再讲一下我对中国未来市场的看法。我觉得中国市场未来有几个大的变化，其中一个最大的变化就是期权的推出，如果期权上去的话，我们发现这个策略就相当的丰富了，把它放在里面就可以变成一个很好的组合了。另外机会永远是给有准备的人，如果初级市场准备好的话，就会有相当大的获利性，就像股指期货刚刚上市的时候给大家机会一样，如果在期权市场我们做好充分准备的话，一定会获得很大的利润。我最后想对大家说，大家稍微整理一下思路，把自己的交易思想稍微的进行一些修改，我们就可以在这个市场上获利，所以我希望大家可以把我的例子回去试一试。另外，无论历史上的业绩有多好，但是时代是另外一回事了，大家一定要注意。最后，尽量丰富自己的策略，多认识一些期货商品，大家可以沿着这个思路进行深入的一些开发。
今天我就讲到这里，谢谢大家。罗荣阁：大家下午好，我是来自于大连商品交易所系统规划办公室的架构师，我本人在大商所工作十多年了，曾任大商所全资IT子公司北京分公司总经理。
目前负责大商所新一代交易系统项目和业务规划咨询项目，经常与多个国际领先交易所的业务和技术专家沟通，熟悉多个先进交易系统架构，了解国际衍生品业务发展趋势。今天非常高兴参加这个会议。
我今天讲的主题是期权交易展望，刚才这位韩国朋友提到期权，认为近期有非常大的机遇，我今天就讲期权这个话题。前面片子会讲国内目前期权的情况以及期权交易中非常重要的一块；第二部分介绍一下交易所的交易系统，因为现在中国有100多万注册期货交易帐号，也就是投资者，期货公司有160多家，期货交易所4家，所以期货交易这块所有的功能都会汇集到交易所，所以交易所是什么样的状态，我想在座的朋友们并不是特别的清楚，今天我用半个小时的时间争取给大家一个概况，就是交易所的现在和未来，最后有一个小小的问题和大家分享。
第一，我简单跟大家分享一下近期国内期权市场一些比较大的变化。
在年初1月9号证监会主席郭树清在证券期货监管工作会议上提出，稳妥推出期货等金融工具，进一步优化期货市场的曾经结构。在5月7日，他又在证券公司创新发展研讨会上表示，要积极探索商品期货等金融工具的创新，为实体经济提供间接服务。5月7日，大连商品交易所启动商品期货权交易。7月23日，期货业协会与欧洲期货交易所合作伙伴期权培训班。 8月8日郑州所公布了《期权交易管理办法草案》和《期权做市商管理办法草案》。
期权是一个新兴的业务，在这里我跟大家聊一个关键的话题，就是期权市场流动性的问题。期权市场活跃的激增，会使流动性变成一个严峻的挑战。对于不同交割月份，不同价格期货的合约可以分别推出看涨期权和看跌期权，推出期权交易后，交易所交易的合约数量将迅速增加。以大商所为例，目前有9个期货品种，85个可交易期货合约，若各品种都推出期权，随着期货价格的不断变化，期权合约的数量有可能达到几千个。使投资者想要交易的某个期权合约具有足够流动性和市场深度，这是期权市场获得成功的一个关键因素。
下面讨论一下为什么期权市场流动性为什么这么重要。首先期货价格的变化将会导致对应的几百个期货合约价格的变动，充足的流动性才能保证投资者及时调整头寸。
一些执行价位和到期日的期权合约会比其对应的期货合约具有更高的波动性，期货5%的下跌可能导致对应期权价格涨跌超过50%，所以实际上风险非常巨大。
在这么大风险条件下，如果没有足够市场的流动性和市场深入，投资者将找不到交易对手，会面临非常大的交易风险。
下面大家看一下，如果流动性这样重要的话，在期权市场里面决定流动性的关键因素有哪些。首先应该有一个比较合理的产品和规则的设计，当然目前中国的产品设计和规则的设计主要还是交易所的使命。对于期权研究中就会发现，期权不仅具有更多产品上的参数，比如说像执行价格的定法，包括保证金的算法，不同产品期货不一样。所以中国期货交易所在历史上看，对期权交易比较上比较复杂，这需要有一个过程，产品也需要有一个过程。另外一个是投资者广泛的参与，我个人感觉这些人将成为未来期货交易市场中一支非常重要的力量，有很多的投资客户，必包括产业客户、农民朋友们，也有农产品的期货交易所，可能农民朋友也是我们面对的客户，首先对这些客户进行一定的培训，对他们进行一些引导和教育，使他们会使用，美国的农民通过期权工具可以降低风险，可以来锁定价格，规避天气自然灾害带来的一些风险。
另外国内期货机构客户以及对冲基金，越来越成为市场中非常重要的一支力量，这块也有引导和培育的过程。刚才从喻老师讲到的，如果模型没有问题，可能IT人员的更新，系统可能出现一个小的错误，那么大的一个公司瞬间垮掉了，所以要有一个强大的IT系统的支撑。我觉得有几个层次：第一个层次，对于交易所来说，刚才讲到160多家期货公司，最后汇集到这么几家交易所，交易所系统承载着非常大的压力，尤其出现非常保障的行情，像前段时间大商所日交易达到1600万，在那天上午10点半到11点半的时候这个系统承载了很大的压力，所以对交易所有很大的考验。同时对期货公司也有很大的考验，这里面体现在合约多了，也可能系统没有问题，但是租用的网络带宽有问题。
实际上除了个别亚洲衍生品市场之外，包括刚才韩国的市场，除了这些极成功的个案以外，大多数欧美成熟市场都会借助“做市商”。
做市商有很多的定义，在我一个系统设计人员来看，做市商和常规的对冲基金也好、共冲基金也好，差别在于要提供买卖双边报价或响应报价请求，对于流动性低、参与者少、风险较高的市场具有以下的作用：
一个是期权做市商能够确保期权投资者在想要开仓或平仓时，总是能够找到对手，完成交易；
第二为了对冲期权头寸的风险，期权做市商会参与对应的期权合约交易，这将增加期货市场流动性，降低交易成本。流动性增加了，就会使大家在期货市场上交易成本降低，这是一个良性的互动。
在中国做市商并不是一个新的概念，在中国金融市场里面，可能在证券期货里面相对来说还没有真正的出现，但是做市商对于金融市场的重要程度大家有目共睹，做市商在中国金融市场当中已经存在了很长时间：
早在2004年，人民银行正式将债券市场中的双边报价商更名为做市商；2005年13家银行霍普成为外汇市场中的做市商；在今年5月份，证监会主席姚刚主席在券商创新大会上指出：新三板可以探索引入证券公司做市商。
做市商本身既会有收益，也会有风险，一般来说做市商可以按照自己的理论价格、风控模型向市场提供报价，提供流动性，做市商低买高卖赚取买卖差价，可以从大量交易中赚取可观的利润。
做市商不应该赌涨跌的方向，以避免风险多大，多数投资者一般会买入期权，一般要由做市商卖出期权，而期权卖出者在理论上可能面临巨大的敞口风险，做市商的报价应使大多数期权买家最终不会行权。这里有两个含义，第一在价格上报价太贵了，没有人买，那你就没有市商，未来也没有风险。第二我算这个事会出现，到最后有没有出现，那个权力在于你，就像卖保险一样，可能诸位开车很多，一般来说肯定要买交强险，因为任何人都不希望撞，所以大家都小心翼翼不出风险，但是从保险公司来说肯定是赚的，保险公司没有亏钱的。道理是一样的。
另外，由于做市商每笔交易利润不大，所以做市商尽量避免暴露风险，就是刚才提到的对冲，对冲既可以通过交易对应的期货合约或其它期权合约实现对冲。这个对冲从常规理论来看，一般需要保持Delta、Gamma、Vega风险中性，锁定理论收益。所以需要有一批人搞模型的，也需要有一批人是有经验的。为什么刚才韩国朋友谈到交易有很多呢？其实海外市场中可以看到期权中有很多交易策略，但是有些策略很复杂。
下面举一个例子，也是讲一下什么是报价，这是简单的做市商盈利。
（图示）这是一个报价，有什么区别呢？一般下一个定单买或者是卖，更多是投资交易，下来的话只是用买还是卖，是开仓还是停仓。但是对于做市商来说要报价，当时在刚刚推出的时候可能还要用定单模拟报价，应该报出的就是双边的，买量多少，买价多少，卖价多少，卖量多少，如果有买量50，买价99，卖价100，卖量50，有投资者发出25手卖市价但，这时候就成交了，中间价差就是10。再有，买量50，买价98.5，卖价99.5，卖量50，做市商需要增加买量，为能平掉买持仓，可调低卖价，此时又有投资者发出25手买市价单。买量50，买价98.5，卖价99.5，卖量25，投资者和做市商以99.5成交。做市商以99元买入，又以99.5元卖出，每手盈利0.5元。许多国际领先的交易所都已经为做市商提供了很多专业的服务功能。
先谈一下做市商常见的撮合机制。海外市场更多是多模式的交易模式，国内眼前除了常见的“订单驱动”之外，面向做市商还有“报价驱动”、“报价请求驱动”以及混合驱动等方式。
在交易撮合机制方面，国内和海外一直采取价格优先、时间优先的机制，当然还有根据预先为各做市商分配的额度进行按比例分配等方式，当然对于做市商本身它有它的方式，这也是给做市商的一种权利。
由于做市商可能在很多期权合约上面都有报价，一旦基础期货合约的价格出现剧烈变化，所有相关期权合约的报价都需要及时调整，否则做时尚将面临巨大的市场风险。成熟市场能够为做市商提供批量快速撤销、冻结、修改多个期权报价的功能。国际领先的交易所还可以为做市商提供保护功能，比如Delta保护、Vega保护、成交量保护等等。
另外，刚才谈到做市商既有权利又有义务，做市商除了享有芊芊提到的优先成交权利之外，一般还能够得到手续费方面的优惠。做市商义务包括报价中买卖价差的最大值；报价中下单数量的最小值；有效报价，即报价/成交比例的最小值；对报价请求的响应要求；提供报价的时间要求等等。
再谈一下做市商系统。做系统要管理合约、管理价格，还要分析市场风险等等，靠人做不过来。从海外来看做市商也存在很多的竞争，期权做市商必须能够相对准确、快速的计算出期权理论价格，分析相应的市场风险，完成交易角色，精准执行交易动作，才能控制交易风险，赢得预期利润。
做市商之间存在着激烈的竞争，先进的交易模型、强大的交易系统是做市商能够保持不败的必要条件。大量的高精尖技术已经被应用到了做市商的系统中，比如高性能计算，EPGA、低延迟网络技术等。
（图示）这是海外做市商的一套架构，这个模块符合跟各个交易连接，这是管理所有的订单，这个模块是偶然某个交易签订的合同和义务不停的报价，两者之间会处理掉再发订单的分发。这块会处理到实仓，掌控目前的仓位，这里是一个保险丝，这是来自各个方面的市场数据，这块是比较关键的，怎么样能够快速求解期权的市场价格，如果能够相对准确的快速处理这里面有很大的机会。
下面大连商品交易所这个系统本身的一些话题。大商所目前使用的六期系统于2007年1月29日正式启用，为市场提供了稳定、高效的交易平台，大商所在7月11日创下了日交易量1590万手的国内最高记录。
再往下是业务和技术特点：提供了市场接入、Pre-Order实时风险管理、交易撮合、行情发布等等功能，具有以下业务和技术特点：提供期货、期权交易、支撑跨期和跨品种套利交易。套利你可以用软件技术套利，但是不可避免存在单笔的风险，如果你想套利肯定有风险，当然柜台是支持的。
我们还提供了提振限价、市价、止损等多种订单，支持PAK、FOK等属性；还支持提供最优行情、深度行情、套利行情等数据服务；还会支持保证金组合优惠功能；支持做做市商监控功能；系统具有高可用性，无单点故障，具有灾备系统等等。
交易所未来项目向大家介绍一下，就是新一代交易系统，我们为什么还要做新一代？第一受宏观经济的影响，中国制造，大量企业需要管理风险。
第二民间财富的积累，需要有丰富的盈利工具。
第三像社保、养老、基金等集中性资本规模不断增大，他们也想风险管理。
第四2005年设计的六期系统在期权、做做市商、套利风控等方面都需要做一定的提升。
还有一个市场要求，比如上市以来机构投资者跟私募基金发展十分迅速，程序化交易比重不断扩大。
期货公司资产管理业务开闸在即，量化交易将会快速发展。
自然人专业化、法人机构化也是最近期货投资者的主要特点。
另外提供更加丰富的交易功能和工具，量化和程序交易对于交易所技术系统处理能力和响应速度提出了更高的要求。
另外因为国际化，外资通过各种各样的途径参与到国内期货交易中来，根据不完全统计，期货市场外资客户已达到2000多个，按照证监会领导要求“引进来”仍然是未来中国期货业国际化进程的重点。
境外期货经济业务试点工作正在大力推进，“走出去”的路程已不再漫长。
港交所并购LME，国内交易所也正在与港交所深化合作，中国衍生品市场国际化的大幕即将拉开。
日益加快的国际化步伐要求交易所在规则、业务和接口等方面与国际接轨。国际化是大商所建设中应该考虑的重要因素。
大商所在2011年正式启动了新一代交易系统的相关工作，计划在2015年实现新系统的上线运行。
大商所希望新一代交易系统能够充分满足中国期货市场未来10多年的需要，处理容量和延迟的时间等主要指标要达到与接近国际的一流水平。
为了满足投资者和经济发展的需要，大商所计划在自主可控的前提下，通过引进吸收的方式尽快建成新一代交易系统。
下一步需要用一系列的步骤去验证到底能不能做，争取能够尽快中国投资人提供一个比较好的交易平台。
从92年以来中国市场经历了初步发展、清理整顿和逐步规范之后，目前正处于发展创新时期。在此，希望能够和大家思考分析一些业务问题，比如：
国内特有的撮合成交价“三价取中”形成机制，这个价格算法有没有道理？这样的成交机制有可能给市场造成混乱。
国外罕见的Por-Order逐笔保证金和逐笔限仓机制，得到的利润都非常低，在国外也是时时处理做计算，绝对不是像我们这么逐笔来做，它跟市场对冲。
咱们国家订单里面有“开仓/平仓”标志，而海外没有，主要是买还是卖，如果发现你卖，发现你前面买平仓先给你卖掉。
市场是否需要交易所提供复杂的套利交易订单？这里面有很复杂的过程，会给交易所带来很大的麻烦。
最后一个话题，因为前面讲了做市商，不知道在座有多少量化投资者希望未来成为做市商。
谢谢大家。主持人：非常感谢来自大商所的罗老师给我们带来非常精彩的演讲，给大家带来对于做市商更直观的了解，同时让我们见识了大商所新的交易系统，并且提出一些思考供大家讨论。
今天下午从美国到韩国，再到中国一起讨论了量化投资和程序化交易的话题，相信各位的演讲会使大家受益匪浅，接下来是15分钟的茶歇时间，之后是精彩的论坛。 国内量化及程序化交易主流问题探讨主持人：现阶段在座的都对量化投资交易比较感兴趣，我们之前抽样采访和调查了一些投资者现在关心的，也就是今天讨论的六大问题。第一个问题，现在程序化交易99%都是买价卖价这些数据来做程序化交易，也就是说主要是技术流派的，但是跟主观交易或者基本面交易到底是怎么样的，或者在这个领域上技术化分析交易优势和局限性在哪里？基本面数据如何运用程序化中去？解决什么样的问题？在实际运用过程当中，怎么样结合起来？在这方面大家探讨一下。首先请李总。 李国栋：非常高兴能够参加本次大会。我们博弘数君主要是做数量化策略的研发，针对的对象包括股票、股指期货以及商品期货，最近做的比较多的是股票，在股票这个领域数量化的量化投资由来已久了。但是我们是主题性投资这块做的比较多一点，目前做的最多的是定向增发这个概念性投资。我们将定性和定量结合起来做股票的数量化研究，首先我们认为程序化交易，广义上来说量化投资对于股票的确是能够有一定帮助，但是我们认为，如果将定性结合起来可能会更好，比如说定向增发，在整个投资研究过程中，首先将定向增发作为主题性事件纳入这个流程当中，也就是说凡是在市场上有过定向增发事件的股票我们重点考虑，在这其中相当于这个事件为我们圈定了一个投资的范围，在这个范围之中，我们再将一些可以量化的因子作为决策的依据，当然这些因子可以是基本面的因子，也有一些技术面的因子，就像刚才主持人介绍的一样，基本面的数据或者基本面的一些概念如何纳入到量化的概念中呢？我们认为应该选取能够得到数据验证的，因为多因子对于数据要求需要清晰、干净，我们在这其中采用了打分法的方法对于定向增发概念性的股票进行筛选，所以将定性和定量结合起来。我们认为，在结合过程当中能够做到稳定的收益。 主持人：谢谢，我知道吴总在这方面也做了深入的研究，你们现在做了一个平台，基本深涵盖了农产品、化工，包括供需、天气、宏观信息都已经融入这个系统，并且做了一部分关于投资方面、运用方面的模型，想听听吴总对这块有什么样的见解。 吴转普：大家下午好，感谢永安期货给我提供这么一个机会，在座的各位可能都是专家，对于我来讲，我是刚刚在这方面努力，我一直属于基本面分析交易为主的，但为什么现在逐渐对量化投资下工夫去做呢？我前些年主要做农产品，当时资金规模也小一些，但那时候收益率反而比较高，就是用很低的风险取得了很高的收益，像我06、07、08年用15%的持仓比例，持仓成本平均15%，但是年收益率达到了100%。但后来随着交易品种的增长、资本规模的增长，收益率反而在下降。什么原因呢？就是交易品种多了，因为你一个人的精力是有限的，你要研究几个品种到很深入的程度是可以的，但是这么多的品种，你要都把它的基本面研究透难度非常大。
另外，基本面交易很大程度上也是靠经验，要靠多年的积累，因为基本面交易也包含了很多因素，包括供求平衡关系、市场结构、微观因素、宏观因素等等有很多因素。这个交易经验或者说交易人，这种交易经验可复制性又非常差，就是我们想带一个成熟的交易员要经历很长的时间，如果我靠基本面交易，特别是靠商品期货，我一个人所带的资金就很有限，到一定规模我就很难以再扩大。
在这种市场情况下，要想开展一部分程序化交易或者量化投资，在我们这块做量化投资跟别人有所区别，因为现在市场上由于期货公司或者现在期货行业发展的现状，很多年轻人快速进入到量化投资这个领域，他们对基本面分析或者说交易经验比较少的情况下，他们做出来的交易模型大部分是纯数学化的模型。我们就有一个想法，就是把我们这么多年基本面分析的经验能融入到量化投资这个模型当中去，因为量化交易分析，包括我跟国外对冲基金、投资基金的接触，国外现在量化投资占整个市场交易比例很高，实际上他们量化做模型的背后有大量的数据采集，这个数据采集也包含了很多宏观、微观方面的一些数据，将这些数据整理、加工进行人工智能的分析。
因为我原来在天津期货做总经理，天津期货网站就是我设计的，我们有这个经验之后，我们就想自己做一个用户，我们自己现在做了一个网站，把商品期货所有数据做成网站的格式，形成很直观的图表、表格，包括持仓、成本做成很直观的东西，包括价格走势、期限价差，把这些最后做成一定的数据接口和纯粹的数学模型结合，这样就减少在交易过程中方向不明的震荡成本会降低，然后提高收益率。这块我也是在探索过程当中，我们希望大家能够两条腿走路，这样可能比一条腿走路更好。 主持人：丁博士，我仔细的拜读了你的《量化投资-策略与技术》，大家都觉得99%以上都在交易程序，之前两位嘉宾都谈了两个数据结合起来，你怎么看呢？ 丁鹏：首先现在很多年轻人进入到量化投资行业，因为他没有从业背景，没有经验，所以他的模型大多数基于数理的。但是量化投资大多数来自于市场的投资，这些离不开他对市场的深刻理解，我要知道市场上哪里有余，这不是拿着一个工具就行了，就像一个老渔民，他打了很多年的鱼就知道哪里有鱼。量化投资很多核心模型思想是来自于传统投资，我们现在看到很多程序化交易确实基于价格，但在股票中量化投资更大是基于基本面分析的，它会有同样的比如对于宏观的数据、宏观的指标，做各种各样的模型，这些模型的原则很多是来自于你对市场的理解，比如说像多因子模型，这都是对市场有理解之后才发现市场中存在的规律，如果你没有做过这样的交易是很难发现的。第二个问题，量化投资最主流的一块是基本面量化，基于价格面的量化其实并不多，这在期货过程中更多用程序化交易，但在股票、债券市场、期权市场更大的是基于基本面的量化，量化并不是程序化。 主持人：谢谢，随着程序化参与者越来越多，我国期货市场越来越成熟，不知道大家从去年下半年包括今年，现在股指期货的走势，我知道11年上半年总体来讲，甚至线性的或者简单的非线性的程序化策略都有很好的收益。但是从现在来看，原来做的这些策略都有很大的回策或者有一个盘整期，那就有一个问题，是不是原来模型太简单了，我们给模型加一个条件，让这个模型越来越复杂？是不是越复杂的模型越好？有怎样一个度？第二个我们编写一个策略或者是程序化组合，有没有一个圣杯，有没有一个永远能够赚钱的模型或者是投资组合？
冯正平：刚才见到了很多老朋友，特别是一些朋友专门从北京、上海赶过来，也算是在这里他乡遇故知，先给大家问声好。
刚才见到了很多老朋友，特别是一些朋友专门从北京、上海赶过来，也算是在这里他乡遇故知，先给大家问声好。感谢永安给我们提供这么一个在杭州相聚交流的机会。
关于刚才主持人问到的这个问题，我想从后面回答，就是圣杯的问题，在我的“悍马定律”第一条就是世界上没有圣杯。我这个“悍马定律”怎么来的呢？我和一些朋友交流的时候，发现他们对程序化有一些错误的看法，我就写了三条，我当时就说这三条肯定是正确的，你们的想法是错误的，其中的第一条就是没有圣杯。
我在北京的时候，曾经碰到过一个老先生，他也来学程序化，我问他为什么您也学程序化？他说我想设计出一个永远赚钱的模型，然后把它传给我的女儿。这位先生的父爱非常的伟大，但是我想这位老先生会失望。
我们的期货也好，或者是外汇也好，因为外汇数据比较长，有十几年的数据，我测下来，比如说外汇在08年以前和08年以后行情就发生了很大的变化，原来赚钱的模型到后面全部都不赚钱了。有一些模型08年以前是亏钱的，就是开仓、出仓，反过来又赚钱了。这就涉及到一个很哲学的问题，世界是不是从大爆炸开始运行就是固定的呢？我想是吧，是不是上面在制筛子？可能确实是，制到了上帝看不到的地方。有人说，可以测量出天际的轨迹，但是无法测量出人心的变化。
刚才讲到模型的简单和复杂的问题，从大量的分析模型的效果来看，一般简单的模型通用性好，可以适用品种多，有效期也长一点，因为它简单，所以收益率也特别的高。复杂的模型它的条件会多一些，会加很多条件在里面，它的收益率会高，但是适用的品种或者说行情会有限一些。基本上是这样的一些规律。
所以大家在设计模型的时候，首先要想清楚我设计这个模型是干什么用的，就像我们造一个工具，你要造一把刀，是拿来切菜的还是剁骨头的，还是拿来修指甲的，这个要想清楚。主持人：谢谢。对于这个问题，就是有没有圣杯或者是不是越复杂的模型越好，基本上出入程序化和量化市场的人都会提出这个问题。下面有请柳峰先生再谈谈你的看法。 柳峰：首先感谢永安期货给我们这么一个机会。我主要是做高频交易的，高频交易背后的逻辑结构相对来说是简单的，包括我自己接触了很多的策略，其实是非常简单的一个注意，但好处是盈利率比较高，像有些策略运行在三年之内会比较适用，但这是一个简单的策略，但它对技术要求比较高，主要是速度这块，所有对于网络监测要求非常高。
我自己在这一行做了很多，我觉得很多最成功的策略，往往是相对简单的，基本上一个不管什么东西在30秒钟或者一分钟内说完，如果这个时候说不完的话，要么是你这个逻辑有问题，要么是这个逻辑有问题。这是我对这个事情的发展，可能与我自己的背景有关，总的来说跟同行交流起来，基本上认为简单的反而是最好的。主持人：谢谢，在这个问题上，其实又回到了第一个问题，就是说在不同的时间周期，比如说隔夜的周期，甚至其它的时间超过了一个月甚至于更长，在这个周期里面，在大方向的把握或者怎么样去避一些过渡的盘整周期，在这时候基本面必须有一个引导就会对你的系统有一个很大的改善。刚才讲到模型收益是不是越复杂越好，或者是复杂到什么程度，从这个问题上，真正的比较朴实性的好的收益，并不是完全模拟的结果。
下面是第三个问题，在整个投资市场来说最常见的问题，就是风险收益平衡的问题，简单来讲，多少收益率是比较合理的？或者什么样的资金追求什么样的收益？在具体执行过程当中是怎么样通过投资组合的溢比或者持仓比例来调整你的整个风险偏好？也就是说根据你个人的风险偏好来调整这些持仓比例和周期？想跟大家探讨一下风险跟收益的关系，首先有请杭总。 杭国强：感谢永安给我们这个交流机会，很多是老朋友，也有新朋友。参加今天这个会议也有很多感想，也有很多困难，也有很多路要走。
程序化交易的方向，肯定是要坚持下去的，还有20年交易，前面的20年，后面的20年就是程序化，朝着这一个方向走，我们不是让一个人下一手的单子，这是态度，这个方向肯定是正确的。今天在场这么多人开这个会，回想到08年我们第一次开程序化交易会，通知只有20几个人，最后到场40几个人。刚才记者也在跟我聊，当年讲程序化的时候没有多少人，现在碰到哪里都讲程序化，这是一个很好的现象，像打乒乓球一样中国永远是霸主，为什么呢？老太太、小孩子都会打乒乓球，这个发展很好。不管国外的台湾的、韩国的、美国，我们要向他们请教，他们是做高频交易的成功者，也是高频交易的制造者，进进出出很多人进来，程序化交易不仅仅是价格的问题，但是任何一种方向、任何一种办法都有它的优点。
刚才主持人提出的这个话题是收益率和风险的匹配，是目前第一保证优势，是投资者决定的，资金决定的，浙商保险公司跟我们交流，只要你程序化15%能够年度给它这样的收益，保险公司就会拿出一部分资金交给你管理，这个很诱人，这也是证监会规定可以做的。但是现在市场形势非常好，业务全面放开，上个星期又发文，改革的力度，只要你不违规所有的主观业务都可以做，现在各种资金合作打造这个产品线，只要你有本事，你坐在那里我给你钱做，我做我有风险，我盈利了还给你分成，你没有钱有好的途径赶紧到我这里来合作，做了我给你承担有限责任，比如说亏5%以下全部是我的，亏4%以下是我的，我要承担风险，这样去引领程序化交易的实践，用实践去做，不能搞模拟做，在做的过程当中学会管理风险、管理程序化。
收益率的风险我们经常讨论，你设计产品的时候，你设计你的策略的时候就应该考虑这个资金，刚刚博士毕业从来没有出来的，做模型很好，很会做，浙江大学金融数学博士，已经开班12年了，不是一两天，但是我们现在是低品教育，25个品种全部组合一下，我有最好的一个系统组合一下，名字也非常好听，但我们钱多了以后到底怎么做？是不是有时间盈利的概念？大家想想，如果一定是12个月，9个月到期要交付了，你这个模型25个品种，5个周期，5个策略你算算看，有130个交易点，让他慢慢跑到12个月后，那是亏一点还是稍微赚一点？收益和风险，交易的成败在时间要素上非常重要，期货是最好的，没有一分钱杠杆的风险，我现在定义是期货交易最好，没有时间限制，你已经出局了，一个月可能就让你赚到30%或者50%。所以我们收益率按照时间收益，你要想想你设置产品的时候，模型到底是多长时间，你没有6个月不赚钱就出局，为什么呢？有的时候还要赢一点或者亏一点，要波动，还有一些事情出点差错，你要有很强的容错的能力。
再一个是保证金收益，就是你投入了多少保证金，你的模型测试，你按照保证金你收益多少，风险收益。收益肯定要分好几个角度考虑，程序化交易的失败的魔鬼在于细节，程序界定、评价，预测你未来的收益，你有没有一套预估的办法，这样去考虑你的策略，而不要想什么圣杯，没有圣杯。你对收益率要明确，上班两三年一点风险都不承担？开发好了就分成了，当然不存在风险的时候是另外的方法。所以在这个程序化交易开发、检验、上线、调整这一套过程当中要规范，你要标准化，每个人开始做程序化交易要给自己列一些规矩，程序化交易本质就是列规矩、客观化，规则在那里。
第二条是对环境的测评和量化，股指期货一直在低谷里，不断的下降，36个点以下，投融资协会秘书长跟我说：你36个点以上股指期货就赚不到钱了？怎么你20个点还能赚钱呢？我动态调整23个点，最近有一个策略非常好，所以做程序化要专业，不能听大家策略组合一下、周期组合一下、平衡组合一下就好了，不是这么回事，你自己程序化理念要好，你的细节，你到底是做什么的，你要做到很深、很精，要自己找规则，而且过去的永远不要想。我们为什么搞服务？是不是有一万次交易次数是好的，还是一千个交易曲线是好的？这些技术问题要很细节的，才能看到我们的收益率多少。主持人：非常感谢杭总，杭总有专门程序化的团队，在实盘做了很多年，刚才他讲了几点，也是这么多年总结出来非常宝贵的一些经验。
接着杭总讲的这个话题，就是我已经有一个策略，并且是异构或者是多样性的，比如思路不一样，有人是隔夜的，有对冲的，有投机的，我们交易之后发现一个特征，真正这块的工作要再进一步做细、收益做高难度比较大，而更关键的现在是在这个层面之上还有一套真正的策略，这个策略是什么呢？什么时候择什么品种期货？什么时候择什么策略期货？这是真正在大的层面上的条件。
下面请王博士，王博士刚刚从美国贝莱德回来，他对风险怎么控制以及计量，以及跟收益的关系，下面听一下王博士的见解。 王黎：非常感谢永安期货能够给我这个机会，让我在这么大的会场里谈自己的一些想法。
本身我在美国待了十几年，今年4月份刚刚回国，在回国根基可能比较浅，跟在座的大佬比我们还是刚刚开始，所以非常高兴有这个机会跟大家一起探讨。
关于风险控制，这个问题说起来容易，其实也是最难处理的一个问题。我在贝莱德的时候，我们本身对风险控制非常严格，当时我们部门主要以股票交易为主，对风险控制有非常严格的一套方法，比如用比较成熟的风险模型，我们投资基金经理对风险有非常好的意识。虽然有很好的人，很好的人对风险有很好的控制，但是真正在实际操作的时候总会有一些问题，比如说我们做的一些策略，在衡量策略的时候，大家总会选择一种获利和风险之间的最优点，这在历史数据里面永远是最好去寻找的，通过各种各样的方式去找，在已有数据里面是没有问题的，可能找到最好的，几十个策略一起交易。但是一旦操作的时候，一些新的策略加进来，你会发现这个策略并不是像你想象的那样进行工作，这时候就会考验你的策略量化的时候，这一般是一个非常重要的选择。我根据自己多年的经验感觉，确实风险控制在做研究阶段，在寻找策略阶段是非常非常容易做的，但一旦实际操作，往往会经历一个重大的考验，比如说一个策略是要撤掉它还是让它继续工作下去，这往往是很大的一个考验，往往撤下去信号产生回撤，这可能也非常难做，这跟研究人员对市场的了解密不可分。 主持人：从去年到今年市场长期处在盘整的状态，没有明显的趋势，震荡放量幅度也不是特别大，在这种情况下，现在的投资者基本上9成以上都是趋势策略。这段时间行情是非常折磨人的一个行情，比如我看到很多模型预测很大，或者已经有半年甚至更长的时候没有创新高，那我们如何去应对，如果说未来一年以后又遇到了这种震荡行情，或者一直在持续这种行情，我们从策略组合、资金分配以及我刚才提到的，我们去跟踪市场总体特征这方面的一些描述指标来应对我们现在越来越复杂的行情，或者说本身市场的净化作用，程序化交易越来越多之后，市场本身有净化的过程。在这种情况下，我们怎么样应对这个市场或者怎么样减少我的回撤期？首先有请冯正平先生。 冯正平：行情越来越复杂是全球性的现象，从道琼斯也好或者其他的外汇、商品市场也好，都是这样子的。为什么会越来越复杂呢？主要是里面的交易结构变化，像70年代美国股票里面个人投资者还有很大的比重，而现在已经非常小了，机构占了绝大多数。因为机构的资金、获取信息的能力、执行力等等都非常的接近，所以导致交易难度在增加。如果说是散户占比较大比重的话，大家可以想象一下，散户获取信息的能力千差万别，大家对信息作出的判断也各不一样，然后执行你这个时候买，他那个时候买，所以都不一样。所以行情越来越复杂是全球的现象。就像李先生说的行情是分频段的，就是说有的频段越来越复杂，有的判断未必。
针对主持人提出来针对震荡的问题，我思考有几种方式：
第一，我们避开行情越来越复杂的这个频段，从原来日内中低频我们转向避开，转向做高频交易，当然高频交易有它自己的技术难度，或者说我们就做隔夜的，做中长线的。我一直认为，清仓长线法是唯一符合非专业人士的操作方法。
第二，我要用什么办法能够判断出当前是震荡的行情？市场不会说我现在是震荡和趋势，震荡和趋势是交易者自己定义的，当然定义的趋势和震荡的方法有形态、幅度、时间以及交易者本身他自己想做多大的行情。然后在定义完了这个趋势和震荡之后，把它的定义用一个函数描述出来，这样用这个函数就可以判断趋势了，然后再用相应的模型去操作。
第三，关于震荡模型我再补充几句，我自己也写过很多震荡模型，但是这个震荡模型有效期都短，最长的也就是几个月，短的可能几周几天就失效了。所以震荡模型不仅是一个脑力活，还是一个体力活，我连续一两年的时间每天晚上熬夜两三点专门写这些模型。
因为我自己有这样的经历，所以我就想到了第三种应对震荡的方式方法。我通过研究发现，像普通的震荡模型、对冲策略等等，这些策略本质上是一种策略，我概括为等价让位策略，现在很多基金都是做套利或者做对冲，我就想到第三种应对震荡行情的方法，那些专门做趋势策略的小团队，以后别老弄那些震荡策略，我们去把资金配置到那些做等价让位策略的资金里面去。 主持人：刚才讲了现在震荡行情越来越长，原来一个月走的行情可能现在一周就走完了，这个行情从交易层面来讲，对于投资者要求越来越高了，在整个震荡行情我们遇到的回撤或者回撤期，在您公司是什么样的？ 主持人：从杭国强：处理震荡的时候，我们也是有纠结和困难的，前年15年我做主观交易，后来这5年做程序化交易，无论是主观交易还是程序化交易都会遇到同样的问题，特别是在当前，在国内至少可以看到浙江中小企业非常困难，温总理到长兴县的一个厂里面，问那里怎么样？当地就说70%都关掉了。经济下行了，我们搞量化的应该高兴，因为90%的人做多了，包括政府基金也好、PE也好，全部做多了，我们现在做空，在这个做空的时代里面是一个机会，也许三五年还是经济疲软期，也可能变成一个常态，稍微恢复一点也正常，股票也有可能反弹1000点，01年—05年，12%的经济增长，为什么五年熊市？这对股票涨跌还是有期待的，是市场行为。在这个时候讲波动率震荡怎么回避，我的一个老办法局部方向管制，在横盘的时候，每一个节点上都不是神仙，每个节点都做好一点点加起来就是好的。第二个就是减仓，第三就是能不能针对这个机制让它坚持，以前老讲要以短压长，我要维护我的长线能够坚持到最后，回撤让它减少，这也是一个办法。 主持人：cta业务即将推出，从国外cta业务发展来看，我看到一个最新的数据，在欧美国家期货70%多是量化或者程序化交易。但是现在有一个问题，投资者是以后自己在这个市场做还是委托你专业的机构来做？什么样的投资者比较适合自己做或者什么样的投资者如果想资产配置也好或者在期货市场配置也好，是给专业化团队还是给基本面团队来做？怎么样分类？在这个前提下，各个类型委托的理财投资者，他的需求和风险偏好又是不一样的，应该寻找什么样的程序化团队或者量化团队，用什么样的程序更合适？ 吴转普：现在大家看国外的对冲基金量化投资比例非常高，我觉得现在把国内的程序化交易和量化交易等同来看还是有差距，因为国外的量化投资，量化是把很多基本面的因素进行量化了，我们目前程序化交易这块在基本面因素考虑的还比较少，我觉得这个方面我们国内要亟待于提高，就是我们要丰富我们量化交易的手段。
另外，现在是不是投资者自己拿着模型去做？刚才几位嘉宾也谈到这个问题，程序化交易不可能是圣杯，不可能今天做出一个模型来就是终生受益的东西，它需要不断的优化，因为市场特点是一直变化的，为什么期货公司有专业的投资机构？养了那么多数学博士、计算机博士，他们是做什么的？他们就是不断的完善模型，而且国外的公司，可能80%—90%人员都是在做量化模型的建模、数据处理这块，在交易执行方面人员比较少。我觉得这个团队它有存在的价值。我们作为个人投资者，在这方面肯定有他薄弱的地方，有能力不及的地方。
刚才提到了现在遇到震荡怎么办，我现在又不能挑几个品种，因为现在品种很多，在品种选择上还要选择哪些品种适合程序化交易或者适合于趋势化交易，或者是适合日内交易。首先一点，我们在做程序化交易模型的时候，假如说我一个策略做日内交易，那首先把国内上市的期货品种要进行分析，分析它的特点。最近，我发现一个比较适合做日内交易的特制，就是这些品种不容易被大众操纵的品种，特别是黄金、白银，就没有哪个大户能够控制的了它，我对黄金做日内程序化交易我根本没有这个想法，我们现在都认为黄金没有机会了，实际上不是这样，我测试了一下，往往黄金、白银、铜、橡胶这些品种，比其它纯做日内的程序化交易，按照我们现在自己做的方法这些效果会更好。
另外，现在涉及到投资者选择什么样的理财的团队或者是选择什么样的收益模式，如果我是作为一个投资者角度，我在选择理财团队的时候，我一定会看它是不是有盈利方法，另外它的盈利是不是稳定。说到这里我要强调一下，我们现在很多策略平台上的测试报告都有几个盈亏比、年化收益风险比，我们这个年化收益风险比都是把几年度作为一个平均，如果光看这么一个简单的数字绝对不够，举个例子，假如说08年、09年、10年、11年、12年，可能08年赶上金融危机，可能某个品种做趋势产品做空赚了很多，由于08年很高的收益就把你拉的很高，或者有一年赚钱，其他很多年都不赚钱。特别是我们下一步做的理财这块还有一个投资期限的问题，是一年，而且还有一个最大的风险底线，所以它的难度就比个人投资者或者做自营的难度大很多。在选择的时候，最好选择收益比较稳定的模型，这样的话在选择策略上又要选择互补性模型，就是既要选择趋势又要选择震荡，可能一个震荡的策略，可能就从几年下来看一分钱都不赚，但是它可能把这个收益率变成直线了，而不是上下的曲线。
所以说，现在投资者根据他的风险偏好来选择自己的投资收益风险。 主持人：柳总，您在这块刚才讲到了专业团队，不管是站在投资机构角度也好或者站在个人角度也好，您对这块怎么看？ 柳峰：其实这个东西就跟做生意开餐馆一样，这么多餐馆开在外面，你有什么特点在那边，就是你有什么优势，我总是强调相对优势在哪里。举个例子来说，以前的股指期货刚推出来的时候，现在有很多厂商有推出很多散户可以在家里做股指、期限套利这样一个系统，但是这个听起来很好听，在家里就可以通过网络套利。但是大家做任何事情还是要看看我有什么特色，我的优势是什么，用刚才那个例子来说，你想想你的竞争者是什么样的，在期货市场上赚钱是非常不容易的事情，所以我们做任何事情的时候想想自己的优势，包括你的竞争者，因为很多投资者最后除了给交易所贡献交易费或者佣金之外没有什么利润。在历史数据上靠改参数，在任何程序或者是策略上盈利，这个可能感觉还不错，但是你在做这个的时候是不是有点想偷懒？所以我们做任何事情这个很重要，用我自己的例子来说，我们的长处基本上策略性比较简单，但是更多时间花在技术上，我怎么样比技术更快，那我就有这个优势所在。所以我觉得这点很重要，很多时候做交易就像做生意一样，不可能天天都是好的，时时刻刻都有收益。但这个时候也是最好的时候，因为往往这个时候你的竞争对手可能成交不是很好或者是放弃了，你这时候加强一些自己的实力，加强一些自己项目的优势，等这个市场好了之后做好风控，等市场好了之后你已经准备好了。作为一个交易，一个是要有自己的相对优势，另外也要想其它的策略，就像做生意，要有不同的产品线，这样等市场好的时候你也能抓住这个机会。 主持人：非常感谢。最后一个问题，也是跟大家息息相关的，每个人情况不一样，资金不一样，我们讨论的就是量化投资者成长的问题，如何少走弯路或者一步步的成为程序化领域的佼佼者，首先请丁博士探讨一下。丁鹏：去年我参加类似这样一个峰会的时候，我大量的鼓吹这个，但今天我要给大家泼一个冷水，我知道现在有非常多的年轻人进入这个行业，但是不是任何人都能成为一个优秀的人才，很多都被淘汰掉了，这是一个自然规律，无人能够超越。
大家在做的时候首先考虑一点，我自己适不适合于做这个东西，首先考虑自己是不是有足够的数理背景，第二是否对市场有足够的理解，有这样的交易经验，因为我现在看到很多私募公司招一些刚毕业的学生，希望他们大展拳脚，我必须要泼冷水，因为80%都是被淘汰的。国外的投资公司有几个模式：第一专业的团队做自己的投资，第二我回把资金配置上市场上优秀的团队，第三我会投资一些创业小团队，三种模式，第一种叫做自己的模式，第二是配置已经成型的基金，第三叫LOY基金，就是给每个团队投入百八十万让你试一试，这样对于公司经营来讲才是稳健的。好的宽客是亏出来的，必须在这个市场上用真金白银去练，去输钱，这样才会知道这个市场风险在那里，所以配置宽客的时候，一定要给他配置一定的钱，就是让他输钱，让他输自己的钱。我做了这么多年的交易，我不知道爆仓多少次。 主持人：最后请两位嘉宾讲一下关于程序化投资者成长的问题，下面有请李总，博弘数君公司的情况在私募这块是非常棒的，作为这家公司的研发总监，李总结合你的成长历史，给在座的特别是刚刚进入这个市场的投资者有什么样的建议呢？他李国栋：其实我毕业时间并不是很长，我是09年才毕业的，之后就来到这家公司，一直工作到现在。我专业背景也不是学金融工程或者是数学，我是学数学物理化学，这门课程跟这个也相关，所以我接触到更多是程序化的理念。我们博弘数君基本上以程序化套利起家的，都是与量化投资程序化交易息息相关。
说到宽客的成长，我认为有几个步骤：就像丁博士说的一样，首先要对这个市场有深刻理解，也就是你要参与到这个市场当中，在这个市场中搏杀才能得到自己的经验和教训。对于一个基础投资者来说，从了解最基本的技术形态到之后发现市场中一些潜在的运行规律，比如说流动性的补仓理论，在国际市场都是得到长期验证的，比如简单的股票投资，这种波动率低的组合，长期来看就能得到超额收益，也就是我们选择市场上换手率低的股票就能够跑赢基准，这在中国市场和国外市场都得到验证的，而这些结论的得出，需要投资者在这个市场当中不断进行学习和交易才能得到的结论。
而对于我们有些私募基金来说，可能有些急功近利，总是想招聘一些刚刚从学校毕业的专业出身的学生，就指望一下子能够开发出很多的策略，这不是很现实。原因所在，对于他们来说，他们的编程能力或者是程序化数学的能力都没有问题，但他们对于这个市场缺乏足够的了解，往往他们开发的策略或者是模型都是偏于书本化。拿我的例子来说，我刚刚踏入工作岗位的时候，也喜欢研究策略、开发策略，但是往往陷入一个误区，就是一个过渡优化，因为对于一套模型来说，你总能找到一套参数，在过去的一段时间内跑出一个优良的成绩，这是可以实现的。但我们也知道，过去的历史是不能代表未来的，也就是你这套参数对应的模型，在未来它的表现不确定。所以对我们来说，我们现在开发一些模型或者策略过程当中，总是希望能够不过过多进行过渡优化，而希望找到一种对于参数不敏感的模型，往往这些模型它们适合的的参数就是经验的参数，而这个参数是通过交易得来的，它适应的环境也是最多的。
第二方面，在成长过程当中需要不断的创新，要敢想。我也不是专业的金融背景出身，所以我有时候一些想法可能“离经叛道”，往往喜欢独树一帜，因为我坚信市场上肯定是少部分人赚大部分人的钱，这是肯定的，就像前面几位嘉宾说的一样，这个市场上只有5%或者是20%的人在赚钱。所以我们在研发过程中，也往往去寻找市场上参与竞争度不高的金融策略或者是金融活动，比如说我们认为程序化交易、量化投资不仅可以作为进攻的工具，也可以用来作为防守，就是作为风险管理，比如用股指期货创设股指期权，期权在国内还没有，但是期权是很好的一种金融工具，它相当于一种保险，只有在意外发生的时候才会起作用，而在平时你需要付一定的保费。所以我们通过股指期货创设期权，能够达到很好的效果。这个动态创设的过程，实现期权配套期限不太完整，就算这样这个期权也能发挥很好的作用，因为在这个领域参与的竞争者不多，所以一旦参与竞争者不多，这个地方就是价值的洼地，就可以获取差额的利润，而我们也可以实现对股票多重组合的管理。
第三个方面，投资者要保持对市场敏锐的感觉，就像前面几位嘉宾说的，市场上没有一成不变或者一劳永逸的模型，能够天天帮你赚钱，相当于你打开这个计算机就开始研发帐户上的钱了，举个例子，也是我之前研发过的策略，比如之前有权证市场，当时权证市场投机氛围比较浓厚，对于大多数投资者来说往往在早上开盘进入这个市场，在下午收盘的时候退出这个市场，因为他不想承担隔夜的风险，往往就是做日内交易，所以我们就抓住了这个特点，在下午收盘的时候买入一揽子期权，当然相当于配置，在第二天上午的时候，开盘的时候卖出这一揽子权证，就可以获取一个稳定的回报，因为大部分人在下午收盘的时候都卖出这个期权，这时候价格会打的很低，第二天开盘的时候，众多投资者想要参与到这个市场中，这时候挂单价格就被打的很高，这其中就有一个明显的价差，这个价差并没有过多的人关注，而我们关注到了，就能够获取一个绝对的收益。但大家也知道，随着权证市场逐渐的萎缩，这个策略也就没有用武之地了，但这个不管是策略还是模型，都有一个时效性。
再比如说，在08年金融危机时间段，我们发现商品期货市场在日内具有极大的波动性，我们也在研发一种策略，比如说市场做日内趋势的跟踪或者说短期的趋势，也相当于是动态的策略，但我们看到单个品种的分量或者是趋势波动性很大，从图片上来看它有很多的毛刺，这个毛刺相当于是误信号，我们按照权重进行组合，我们合成类似于一个日内指数的篮子，对于这个篮子进行日内跟踪，这相当于是回撤交易，也是趋势跟踪，就获取很大的交易。但随着金融危机逐渐的消退，我们发现策略盈利能力逐渐衰弱，一开始我们还非常的奇怪，因为权证没有变，因为市场没有萎缩，但为什么营运能力就不行了？后来我们发现这个策略只适合在波动率比较大的市场，特别是金融危机，而波动率一旦下降之后，这个策略盈利能力就会大大衰弱，因为这个策略还是低成功率高盈亏比的，所以他需要日内走出大的趋势，这样才能有成功率，这个策略在股指期货刚刚诞生的一段时间得到了很好的表现。但是随着股指期货市场日内波动率逐渐下降，这个策略盈利空间也大大缩小。
所以我认为投资者对于量化投资，特别是程序化交易要有一个清晰的认识，它有很强的时效性，不可能有一劳永逸一直赚钱的模型存在。
最后，希望投资者对于量化投资特别是程序化交易，不要感觉过于神秘，我认为它是一个透明的黑盒子，它能够有效的规避最大的下策，提高稳定的收益。为什么是黑盒子呢？大家都知道世界上最著名的XX公司量化资金，黑盒子的内容不是很多人都知道，它就是用美国的一些交易机制从而得到一些稳定的回报。所以我们认为量化投资，也就是一种透明的黑盒子，大家不要畏惧它，应该主动的了解它、学习它，从而掌握它。 主持人：非常感谢。最后王博士您结合国外的经验，有什么建议给到投资者？主持人：第一点是投资交易的热情，因为本身做投资是非常痛苦的一个过程，要有大量的知识，要作出判断，经常还会亏钱，所以是非常痛苦的过程。我在美国读书的时候，很早的时候就对投资很感兴趣，后来我利用业余的时间，我最大的乐趣每天都看这方面知识一个小时左右，因为我本身对这个非常感兴趣。最大的心得，我当时无论怎么样都是收益的，如果战胜了市场，我可以获得回报，如果没有战胜市场，我感觉是对自己的一个锻炼，所以对股市交易，对投资的热情是最重要的一个因素。
第二点，初期最好跟着一个专业的团队，跟着师傅学会少走很多弯路，比如我在博士期间，我的研究是做经济学、数据挖掘，我非常感兴趣，我只是根据自己的想法做了很多模型，没有跟外界接触就做了很多模型，感觉没有进入投资的主流，不知道大家怎么想的，后来进入一个团队，感觉到豁然开朗，如果没有跟着团队，自己去摸索可能要花很多年，而且也学习不到知识。所以我认为这两点非常重要，一个是自己的热情，其次是初期最好跟着师傅去学，而不是自己摸索。 主持人：非常感谢王博士，论坛到此结束。主持人：感谢七位量化投资界的专家们为我们作出的精彩分享！下面的环节是“2012永安期货客户成长实盘大赛”颁奖典礼。
首先，请允许我为大家简要介绍一下本届大赛的情况。秉承与客户共同成长的服务理念，努力为客户提供学习与经验交流的平台，永安期货于2012年4月5日组织广大客户参加了“期货日报第六届全国期货实盘交易大赛”和“永安期货客户成长实盘大赛”。本次大赛历时三个月，大赛参赛人数高达501人次，其中轻量级组参赛人数453人，重量级组参赛人数48人。其中不乏最终收益率超过100%的选手，高手云集，竞技水平普遍较高。
永安期货客户成长实盘大赛逐出“重量级优胜奖”、“重量级月度冠军”、“轻量级冠军组”、“轻量级亚军组”、“轻量级季军组”以及“轻量级月度冠军”等6个奖项，共有31人获奖。
下面，我们进入令人激动的颁奖环节，首先要颁发的奖项是“2012永安期货客户成长实盘大赛”轻量级季军，他们分别是赵金华、朱平江、虢柏林、丘岳、李武、马骁凯、陈燕辉、金惜苒、徐宏军、应振勇、陈义。有请永安期货副总经理杨志坚先生为他们颁奖，轻量级季军获得者的奖品是每人IPOD TOUCH一台。（颁奖环节……） 主持人：接下来要为大家揭晓的是轻量级亚军名单，他们是：尹作洲、潘坚彬、盛涛、陈忠林、黄秀英、崔丽华、戴志庚，恭喜各位获奖的客户，同样有请杨总为各位颁奖，获奖者每人将获得IPAD2一台。（颁奖环节……） 主持人：接下来为揭晓的是轻量级冠军，有三位选手，他们在比赛中显现出了国人的操盘技巧，获得了优异的成绩，他们是：王福生、楼晓东、董洪明，依然有请杨总为他们颁奖，每人将获得iPhone4S一台。（颁奖环节……） 主持人：接下来颁发的是“2012永安期货客户成长实盘大赛”轻量级月度冠军奖项，获奖者是每个月中脱颖而出的佼佼者，他们分别是：4月柯永春、5月周贻会、6月林耀坤、7月王福生，奖品是每人IPOD TOUCH一台，有请杨总为他们颁奖。由于一些原因，柯永春和林耀坤先生未能到场，会后我们工作人员将把这些证书和奖品送到他们手中。（颁奖环节……） 主持人：下面进入重量级的颁奖环节。首先颁发的是“2012永安期货客户成长实盘大赛”重量级的月度冠军，他们是：4月王福生、5月6月陈法强、7月鲁惠清。让我们用热烈的掌声欢迎永安期货董事长方锦女士上台为他们颁奖！重量级月度冠军获得者的奖品是每日IPAD2一台，其中陈法强先生连续两个月获得月度冠军，所以他可以拿走两台IPAD。（颁奖环节……） 主持人：最后颁发的是重量级优胜奖，他们是：陈法强、鲁惠清、孙曦、王福生、张明哲、陈光妙、徐佳佳、刘刚、郑晓宇、杨立军，将获得者将获得永安期货提供的免费香港境外期货考察游。王福生先生在轻量级和重量级的比赛中都获得了非常优异的成果，两次上台领奖，让我们再次祝贺他！（颁奖环节……） 主持人：有请陈法强先生留步，我们要采访您一下。您在这次实盘大赛中获得了重量级的优胜奖以及连续两个月的月度冠军，并获得“期货日报第六届全国期货实盘交易大赛”重量级组第四名，能否简单的给大家谈谈心得体会呢？陈法强：技巧也说不上，总体我觉得在期货市场里面要有一套符合自己个性的盈利模式，因为这里面盈利模式比较多，如果不符合自己个性的可能就坚持不下去，还有一个是风险控制方面，特别是本金安全要特别注意一点，要让自己的交易能够长期做下去，我是把本金安全放到比较高的位置，让自己能够在这个市场上长期存活下去。这也是我交易过程中最后的风险控制体现。
还有一个，在这个高风险的市场里面会有很多低风险的交易机会，尽量做好低风险高收益的机会，适当的参与一下低风险、低收益的机会，高风险的交易机会就尽量不去参与了。主持人：谢谢，感谢陈先生和我们分享他的交易心得。说到了几点，其实都是从自己的经验出发，特别忠肯的几点建议，非常感谢我们的高手。随着我们今天颁奖典礼的告一段落，今天的全部环节到这里要结束了，今天这个下午聆听了很多业内知名专家分享的一些实战经验，带来专业、精彩的演讲，使得我们对于量化投资、程序化交易有了更加深入的认识，我们希望今天的峰会能够引领广大投资人走向一个真正的黄金时代。
各位领导、各位来宾，女士们、先生们，“2012永安期货量化投资国际峰会”到此结束，再次感谢大家，祝大家投资顺利。 喻英雷：处理好风险和回报的关系来源：新浪浙江财经2012年8月25日14:41【评论0条】字号：T|T
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http://zj.sinaimg.cn/2012/0825/U6802P1134DT20120825144331.jpg量化投资国际峰会现场 喻英雷
2012年8月25日下午，由永安期货举办的“2012年永南期货首届量化投资国际峰会”在杭州举行。本次峰会的主题是，“量化未来—开创程序化黄金时代”。在会上，来自美国、韩国的程序化交易专家分享了他们的投资经验。
来自美国的CFA美国威灵顿资产管理公司副总裁喻英雷做了《美国量化投资回顾及展望的主题演讲》。喻英雷曾经以最高荣誉获得芝加哥大学工商管理硕士学位，并获密歇根大学电子工程硕士，他还是北京大学物理学学士，现为美国注册金融分析师。
喻英雷长期负责衍生物量化资产投资，投资资产类别涵盖了期货、期权、股指、波动性指数、股票、大宗商品等领域，在模型设计、量化投资、风险套利、衍生物对冲、风险管理等方面有丰富的经验。威灵顿资产管理公司成立于1928年，全球排名前十，现管理约7000亿美元资产，为超过50个国家的1900个机构投资者担任投资顾问。
在演讲中，喻英雷认为量化投资和所有投资一样，会有涨幅起落，因此不管是高频交易、中频交易还是长期投资，具有耐心和长期心态非常重要，而每个人风险是相同的，适当的、适度的选择风险和优秀的投资策略一样重要。应该根据投资者的风险承受力和具体情况，裁减风险和投资组合进行定制投资的方向开始进化。
以下是演讲实录：
感谢各位领导。女士们、先生们，你们好！
在接下来的60分钟里，我将和大家一起从一个较高的层次，美国量化发展的历史和现状、经验和教训，并展望未来，希望他山之石，为中国量化投资的发展做一点贡献。
首先，什么是量化投资？量化投资是指主要角色由计算机程序或算法、模型完成的一种交易方式。目前，占美国资产管理总量约20%。如果我们剔除“主要”二字，量化投资方法已经广泛的应用在投资的各个领域，比如说一个传统的基金用量化方法进行风险控制、用量化方法进行绩效提升，区别主要在于基金经理主观判断的比重区分，量化与传统投资方式是一个广度和深度的竞争。一个好的基本面分析师可能会比一个公司经营者更了解这个公司，但是很难对一百个或者几百个达到同样的深度。相反量化同时可以分析几百个甚至上千个投资机会，尽管目前量化投资深度还达不到一个好的基本面分析师的高度，这个方面也是量化发展的一个问题。
此外，传统的方式有几个问题：第一，投资比重决定不够科学，有点跟着感觉走；其次，对风险控制认为只能依靠量化分析来完成，第三，没有办法决定什么信息是真正相关的，什么信息已经反映到了价格。
接下来对量化投资做一个分类。按照频率类分，量化投资可以分为高频交易、中频交易和长期投资。关系高频交易下一章节我会做进一步介绍，中频交易，交易频率从几天到几周，是一个相对待开发的领域。如果我们把量化投资按种类分类，可以分为单一资产、全球宏观投资和资产配置、交叉投资和衍生物投资。交叉投资是一个新的领域，是在不同的资产类别中寻找投资机会，对投资人员素质要求非常高，比如说资本结构套利，就是在一个公司的股票与债券中寻找差价，在美国的私募基金中这种策略比较流行。
高频交易是量化交易中最年轻也最有争议的一个分支，在1998年美国证监会批准电子交易平台入市以来，随着计算机和信息技术的普及，高频交易迅猛发展，目前占到全交易总量的约70%，主要参与者有各大投资银行、自营资金、对冲资金等等。
高频交易的主要策略有：造市策略，是指同时买单、卖单，赚取差价，这种策略为市场提供了流动性；纸带交易，通过观测报价程度、成交价格、交易量等，预测交易价格和交易量的统计分布策略；事件套利是指某些重复性事件，对容易产生的预测的价格流动来进行赚取利润的策略；统计套利，利用市场价格来赚取利润的一个策略。纸带交易、事件套利、统计套利都有价格发现的功能，目前高频交易在战术与速度上的竞争日趋白热化，备受瞩目。
延迟是通讯和信息管理中的一个速度，是指一个数据包从发出到接收到所需的时间，在高频交易中时间就是金钱，几十毫秒的优势意味着数以亿计的利润。为了夺得宝贵的千金一刻，高频交易者计划在开通光纤直通车，由此带来的高频交易利润足以支付铺设光纤的巨额成本。最新的进展是计划用无线通讯网络替代光纤，以及客服在光纤中折射前进的问题，达到真正的光速传播。
在现代金融市场上，高频交易起着提供流动性、减少交易成本的重要作用，而这些作用经常被主流媒体所误解和忽视，一个缺乏流动性的金融市场如同一座巨大的冰川，其流动性只能靠间歇性来进行。在阿拉斯加，当我们面对巨大冰川坍塌践起巨大浪花的雄伟景观时，我们没有办法想象一个缺乏流动性的现代金融市场将如何进行运动。在现代金融市场中，大量的资金不连续的、不规则的、不均匀的进出各种各样的资本市场，以满足生产、生活和投资的需求，而高频交易为这些活动提供了隐形技术，将其化整为零，降低了冲击成本和等效交易成本，使得丰富多彩的投资策略有了交易保障。
市场给了我们一个亲身经历流动性匮乏的机会，这就是2010年的瞬间崩盘。2010年5月6日，欧债危机的导火索希腊债务危机使得市场情绪异常恐慌，市场交易变得非常的脆弱和割裂，由于一个非常偶然的交易错误，市场流动性瞬间蒸发，并造成了巨大的市场混乱。主要指数在短短的几分钟内浮出了10%以上，许多大型公司，如宝洁公司股票价格损失了三分之一以上，美国证监会被迫取消数以万计的交易，命其这些交易作废。在各方鼓励下，市场流动性在10分钟内得到回复，瞬间崩盘只持续了10分钟左右的时间。但这仅仅10分钟流动性缺失的市场，已经令大多数投资者终生难忘。
下面谈一下无风险套利。在许多的量化投资策略中，无风险策略的风险较低，操作较易，是学习和理解市场的一种工具，无风险套利操作存在着两个条件：第一是高度同质但不完全相同的金融证券出现价格的差异，第二在可以预知时间内获得可以通过预知的操作，价格差异将消失，比较流行的无风险套利策略操作：机械套利、期值套利。在估计盈利标的时候，应该注意资本的时间价值，即有效利率和持仓成本的计算，无风险套利投资机会出现的原因是由于市场的结构性或者是流动性或者是可操作性、监管性出现了一些问题，而造成了暂时性的市场性的停滞，就造成了无风险套利也存在着一些操作上的风险，会体现在现金流上或者快速计算上。
下面看两个案例。
2011年11月11日，某大投行处于衍生物风险控制需求，对韩经指数进行了对冲操作，由于错误的估计了流动性所带来的可能的市场冲击，韩经指数大幅下行，而期货没有跟上，这就造成了超过2.5%的差价，并在第二天差价大体消失，这一天的净回报应大于2%。
第二个案例，关于天然气ETF，是一家天然气实现的投资天然气的一家基金，该家基金双重属性天然其ETF是美国证监会即SEC和CFTC的双重监管，2009年投资者对天然气投资热情高涨，天然气ETF规模迅速壮大，然而SEC和CFTC却在这个时候对发行新股犹豫不决，由于没有办法满足，ETF股指达到了20%，并且迅速的消失。值得注意的是，做空ETF的成本达到棉花利润的10%，因此减少了净回报，增加了操作风险。
衍生物本质是一种契约，在量化投资中起着转换风险的重要作用，是量化投资中的重要工具，常见的衍生物种类包括期权、契约、期货、掉期等等，而我所列举的仅仅是数量繁多的衍生物种类的冰山一角，丰富多样的衍生物使得投资者可以根据自己的需求和预期适度裁减风险，定制投资机会，实现真正的多样化。随着期权定价理论、套利定价理论等金融和数学工具的发展，衍生物市场得到了迅速的发展。近年来，衍生物的交易量逐年递增，在很多市场上已经大大超过了现货交易市场。
仅以股指市场为例，在全球各大市场中，股指期权的单项交易量均以大幅超过股票市场交易量，丰富的流动性使得股指期货市场和股指期权市场具有重大的能量和交易成本，低廉交易成本使得各种复杂的交易和交易投资策略成为了可能。
[下一页]在很多行业中，某些人对行业贡献起到了巨大的作用，对于量化投资而言，芝加哥大学终身教授尤金法马就是这样一位里程碑式的人物，尤金法马最先系统性的保存金融数据，使得量化投资有了坚实的数据基础。70年代，他提出了有效市场假设和风险溢值与市场的关系。80年代他提出了三因子市场定价模型，机市场因子、价值因子和规模因子，开创了因子模型的先例，更为重要的是，他确立了因子模型的统计报价，使得百花齐放的因子研究成为了可能。90年代，他的学生发现了重量因子，毕业后就被请需主持量化投资，从而带来了20世纪初量化投资行业的高速发展。 尽管量化因子多达上百种，量化投资策略大致可分四类：第一类是价值策略，也就是说便宜的股票有较好的回报；第二质量策略，就是高品牌公司会有较好回报，这其中包括稳定的现金流、管理层结构、公司债务状况等等，价值策略和质量策略，都试图给出股票正确的性价比，并且对其作出相应的评估。所谓价格模式，即通过研究历史市场、价格曲线预测未来价格，动量策略、反转策略和技术分析都属于此类。最后，投资者也可以对市场事件和信息进行研究，比如说盈利报告、分析师评估分析进行量化投资，在这个之上还可以再叠加宏观模型、行业模型等等。
2007年量化峰会是量化投资者量化投资历史上的一个转折点，2007年次贷危机凸现，短期内量化基金被抛售，形成了螺旋式的杠杆，在短短几天内主要市场指数并没有大的波动，而量化基金其中包括市场中型基金损失了高达5%—30%，这次事件使投资着意识到传统的止损方法在拥挤状态下并不能很好的规避风险，就如同一个降落伞没有办法救出满载飞机上的乘客，而在拥挤状态下，一个个体风险也可以演变成系统风险。以这次风险为契机，量化投资开始系统的反思量化投资策略，并进行量化投资风险控制，从此，量化投资进入了一个多元化更加健康发展的时代。
近年来，随着持续不断的寻找新数据、新因子和新策略的努力，模型的本身也日趋复杂，从传统的静态、现行的模型进化为动态，从单层模型进化为多层模型，从线性模型进化为非线性模型。因子的相互作用，人工智能、机器学习，模型的自动优化与进化也发挥了作用。
2007年的量化危机，2008年、2009年的次贷危机，2010年到现在的欧债危机，都使得投资者对风险有了更新的认识，这其中包括市场风险、宏观风险、信用风险、流动性风险、交易对手风险、操作风险、模型风险、监管风险等等。其中，关联矩阵的不稳定和对尾部风险的管理是最重要也是最具有挑战性的。尽管分散风险原则依旧是最有效的风险管理原则之一，在危机状态下，相关性会发生跳跃式增强，导致分散风险原则部分失效。在诸多解决方案中，动态风险管理和利用衍生物进行风险转换和管理受到了很多的关注。
反思量化投资，我们不仅问模型的本质是什么？我说模型既是我们对真实世界的近似，又是对真实世界的理解，由于是近似，不能尽善尽美，但是可以不断修正，而量化投资在这个过程当中也会逐渐状态，因为是对真实世界的理解，它不可能脱离它的创造力及投资人的存在，更像是我们回顾历史，分析现在、展望未来的一个望远镜与显微镜，是我们可以主动选择的工具，而这个选择必将也形式成为量化投资的多样性。
如同所有的投资行为，量化投资也存在着不确定性，量化投资的不确定性来源于两个原因，即模型本身的不确定性和对预测的不确定性。当大的投资者考验不确定性同时，殊不知不确定性对量化投资有着特殊的意义。由于不确定性的存在，使得各式各样量化模型有了可能；由于不确定性的存在，使得量化投资可能长期、低风险、高回报的投资策略可以持续；也正是由于不确定性的存在，使得建立一个可靠而稳定的模型尤为重要。建立一个可靠而稳定的模型，无外乎于两种方式：第一建立一个精密准确像瑞士钟表那样的，毫无疑问对于量化投资这是极为困难的；第二是建立一种柔韧而富有私密性的，当大风起来，每个部件都会产生适当的形变，整个系统能够保持相对稳定，这也是分散风险原则的一个方面。
许多量化投资师怀疑量化投资只不过是数据挖掘，是研究历史，而非预测未来。然而在时光机器发明之前，任何预测都能根据历史和现状，在这一点上所有的投资方式是共同的。诚然，金融市场在不断的进化，正如赫拉克里特所言：人不能两次走进同一条河流。但是如果我们掌握河流的基本规律，就可以预测河流的涨落。
所有的预测投资者，知道稀缺数据的难得和珍贵，的确这是我们赖以学习和成长的土壤，也是市场赖以完善和进化的源泉，在这里我呼吁所有投资人共同保护数据的完整性、公平性，因为他是投资者所有的财富。
如果你得到一组数据请不要停留于表面，请不要被数据所迷惑，挖掘深层、本质的规律，你会发现在嘈杂的金融市场中会呈现出清晰的脉络，难以琢磨的未来会展现规律，而假设和验证则是引领和探索这个过程的指路迷灯。假设和理论是量化研究的灵魂，严格验证则是量化研究的试金石，市场总是青睐那些客观、理性、勤勉而又勤劳的投资者，会将一个复杂的模型浓缩为几句话的精髓，将模型具化为对市场本质的理解，并将引导大家走入更广阔的金融世界。
离开了可靠的实施，任何投资都无法长期稳定的赚取高额回报，在高速交易的现代金融市场，忽视交易成本等于慢性失血，而忽视交易的细节，则可能在很短的时间造成巨大的损失，让我们来看一个案例：
2012年8月1日，美国某券商处于一个很难以理解的失误，将测试流动性的软件投放到了实施的金融市场中，在实验室中流动性测试软件的功能是自动的模拟顾客交易，发出接近报价的买单和卖单，在真实的市场中，如果只有该公司一家是造市者提供流动性，那这些交易只不过是帐面上的一个转移，不会造成真实的损失。然而，当该软件在真实世界中以毫秒量级进行高速的提交订单的时候，多家公司参与了。在短短30分钟之内，这家公司造成了上亿美金的损失，成为华尔街最有效的烧钱的案例之一，成为该公司清晨的恶梦，也会成为所有投资者敲响的一个警钟。
风险是所有投资活动中不可缺失的一个组成部分。经过几年市场的洗礼，这已经是投资者的共识，管理主流市场风险固然重要，管理隐含风险则可能是决定生死的生命线，特别是对于一些复杂的投资策略，这个问题尤为重要。举个例子：海外某著名投资公司对冲基金有着非常复杂而多元化的资产配置，该公司业绩在09年以前一直很优秀，但最近两年却表现频频，奋力挣扎，有人将该公司的业绩与主要利润曲线比较，发现了非常高的相关性，无疑在过去十几年中，美国等主要发达国家进入了一个利率持续走低的周期，而这个超低周期是否会持续很难预测，该基金的可持续性被划上一个问号。尽管从相关性上无法判断出因果性，但这的确是隐性风险的一个有效反思。
量化投资和所有投资一样，会有涨幅起落，因此不管是高频交易、中频交易还是长期投资，具有耐心和长期心态非常重要，而每个人风险是相同的，适当的、适度的选择风险和优秀的投资策略一样重要。我们看到机构也开始根据投资者的风险承受力和具体情况，开始裁减风险和投资组合进行定制投资的方向开始进化。
经验是投资者的宝贵财富，而如何从没有经验学习经验和教训，其中危机经验尤为珍贵，在危机中很多在正常情况下难以观测到的信息暴露出来，因而在其中可以吸收和学习的内容特别丰富。而因为规避和忽视风险，则会错过这些宝贵的学习机会，我们的计划就是不要浪费了危机。
风险与回报是投资中的高分子，只有平衡好二者之间的关系，才可能获得稳定和丰富的回报，过渡强调风险而忽视回报会错过良好的投资机会，如果过渡强调回报而忽视风险会带来很大的风险。中国在投资市场上有很多平衡高手，相信能够处理好风险与回报的关系。
在当今全球化的信息时代，产品、服务、人力、技术和资产正以前所未有的规模和速度进出着各个国家和市场，将整个地球紧紧的联系在一起。这是一个伟大的时代，这也是一个非常复杂和高速的时代。作为市场升级的投资市场，也发挥着越来越重要的作用，量化投资以其系统性、客观性、高速性和高容量必将成长壮大，使得投资行为更加理性，更有效率，为这个伟大的时代作出贡献。
最后声明，此次演讲谨代表本人个人观点，与任何机构和公司无关。
谢谢。
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杨永彬：程序化期货交易策略与中国期货市场展望来源：新浪浙江财经2012年8月25日15:26【评论0条】字号：T|T
http://zj.sinaimg.cn/2012/0825/U6802P1134DT20120825154426.jpg量化投资国际峰会现场 杨永彬
2012年8月25日下午，由永安期货举办的“2012年永南期货首届量化投资国际峰会”在杭州举行。本次峰会的主题是，“量化未来—开创程序化黄金时代”。在会上，来自美国、韩国的程序化交易专家分享了他们的投资经验。
来自韩国的程序化交易专家杨永彬做了主题为《程序化期货交易策略与中国期货市场展望》的演讲。
杨永彬是韩国程序化交易专家，北京时盈通资产管理有限公司副总经理兼投资总监。同时，他也是韩国首尔大学天文学学士、经济学硕士，历任韩国证券门户网站PAXNET金融衍生品部主管、韩国Delta Exchange金融工程部主管，并创办了投资管理公司Maximin System。杨永彬曾多次作为特聘讲师为韩国证券期货交易所、大宇证券、韩亚证券等多家韩国机构培训程序化交易。著有畅销书《期货期权实战策略》(韩国)，翻译了杰克•施瓦格的《新金融怪杰》(The New Market Wizards)。
杨永彬：大家好！
今天我的演讲分为三个部分，通过这三个部分我跟大家探讨一下。这三个过程分别是三个系统，第一个系统是单双数系统，第二个系统是移动平均线系统，第三个系统是止损系统。
我首先来跟大家探讨一下最简单的单双数系统，我们每天在开盘之前，通过扔筛子来决定我怎么进行交易，扔筛子结果的如果是一个单数，我就买入开仓，如果是双数我就卖出开仓，当天是开盘价入场，收盘价离场。这是一个非常简单的系统，效果我们来看一看，我们为了把问题简单化，我们把止损定为零。
这个图分两部分，上面部分是中国市场的波动性，下面的图是单双数系统的业绩。这个数据是今年年初的，之后没有及时的更新，这个系统每天最多做一次交易。上面这个图我用绿色的线标出来几个部分，第一个绿色圈的部分带动波动率上升了，它的业绩也有向上的攀升。下面这个图有三条颜色的线，红色的线代表单双数系统设置一个1%的止损，蓝色的是0.5%的止损，绿色的线是0.8%的止损。红色的线它是获利了28万元，我们真实的交易手续费是150块—300块，这样我们的收益率有15万元左右。
我们知道，在真实的市场里边，投资者绞尽脑汁想各种办法进行交易，但是我们看这个非常简单的单双数系统，通过扔筛子进行交易也可以获利15万元，那在这个市场上很多投资者还不如这个单双数系统。
我为什么要在这里说单双数系统呢？如果我们对单双数系统进行延伸的话，我们发现这个系统的本质和传统的系统。由于时间的原因，对两个系统之间具体的比较我就不多说了，我这里简单提一下。
我们每天开仓之前使用两个单双数系统，假设这两个单双数系统出现的结果一个是单数，一个是双数，如果我们这样做的话，就发现这两个单双数系统跟波动系统非常的相似。这个系统是不是只适合于中国市场呢？不是这样的，在韩国我也拿这个数据试了一下，发现结果也是一样的，这个数据周期比较长一点，大概有11年的时间。
这上面是波动性的图，下面是系统的收益。我们通过这个图可以看到杭州市场最近的情况，可以通过这个系统看到杭州波动市场的区域。杭州市场是一个小规模的经济体的缩影，小规模经济体的特征，无外乎受大规模的经济体影响非常大。比如说美国纳斯达克市场如果是上涨的话，第二天杭州市场马上会有一个反映，这样就会跳空，缺口就会非常大。这个图也可以看出韩国市场最终波动性下降非常多，所以杭州市场空间就越来越小了。我们看上面波动性的图，可以看到波动性最高的时候刚好是2008年的金融危机。
第二个韩国市场波动的原因是由于竞争越来越激烈，像高频交易的手段逐渐流入市场，整个市场竞争越来越激烈。我有一个朋友是做高频交易的，每天有80万笔，成交可以成交5000—10000的样子，像这样的交易方式流入市场的话，整个市场活跃性就会随之加速很多。所以我觉得中国市场目前最大的区别，就是中国市场经济规律非常大，受外部影响小一些，第二我们资本市场还没有完全开放，投资者比较少，所以这两者是比较大的区别。近期做交易会发现国内市场波动性也在逐渐走低，这样做切割系统的正在经受煎熬。
这个图上面是中国股指期货的走势，下面是波动率的图。这是最近的情况，可以看到这个波动性最低降到10左右，10是非常低的波动性，我个人还是比较乐观的，我觉得这个波动性经过一段时间还是会有回归的。
这个图上面是每个月收益的情况，下面这个图是日内波幅，也就是日内最高价和最低价的绝对值。通过这个图比较可以发现，日内波幅大的交易占的收益比较大，波动小的收益也相对较小。
下面我跟大家探讨一下我们的第二个系统。
这个系统也非常简单，我们在做股票的时候大家会经常使用移动平均线的指标，这个系统是用一个软件编写的，我们看这个代码很简单。这个交易流程也非常简单，首先使用15分钟的线，在这个移动平均现价的时候有三个数值，在股票上它也是这样操作，如果线上突破了我们就买入，如果现价突破我们就卖出，我们还加入了一个过滤器，单纯限价在平均值上提了1.01，卖出这块是0.995，现价如何突破达到平均值1.5倍的时候我们就卖出。这个系统非常简单，我们只是有一个入场的条件，有一个过滤器，我们都没有加入止损或者是止营条件。如果我们在这个代码上加入一个止损或者是止营条件，结果可能会更好。这个系统还有一个隔夜系统，这里面手续费也是单边150的手续费。这是一个非常简单的系统，就是在大家常用的技术指标基础上加入了一个过滤器。我们再来看一下它的结果会怎么样。
它的净利润是506580，MDD是82020，净利润/MDD=6.18。这是非常好的一个系统。
这也是我们经常使用的移动平均线交叉系统，我们使用的是3分钟的线，这个系统也非常简单，短期(8)移动平均线位于长期(11)移动平均线上房，现价大于最近14根K线最高价的0.2%倍时，买入开仓。短期(8)移动平均线位于长期(11)移动平均线下方，现价小雨最近14根K线最低价的0.2%倍时，卖出开仓。这个市场里有短期上升和长期上升，这种情况发生的非常多。这个系统和前面的一样的，也是150元的手续费，假设它是隔夜的。大家可以用这个代码回去看一下，试试会怎么样。
这个系统的结果比刚才还要好一点，因为净利润达到了580740，MDD是85200，下面我们把这两个系统结合在一起再看看结果会怎么样。
把两个系统放在一起，假设多策略组合交易，这是一个真实的数据，我用这两个系统交易到现在可以获益1087320=策略A净利润+策略B净利润，MDD是111240。通过这个可以非常直观的看到，如果把这两个系统放在一起，可以提高它的收益率。
这张图是移动平均线交叉的画面，这些部分是卖出开仓的，移动平均线信号很多是交叉的，我们把这个系统中加上过滤，不能让这些交叉的都有信号发出。
通过我刚才的介绍，发现这个简单的系统在市场上是非常有效的，大家可以去考察一下。另外刚才这个系统大家可以放不同的数据，去试一下，可以开发出很多很好的系统。刚才我只是抛砖引玉，大家可以有这种思路去开发合适自己的系统。
我在这里想跟大家说的是，往往有效的系统是非常简单的，我们通过这个简单的系统就可以在真实的市场里获利。
另外，我非常想跟大家解释的，就是基金管理未来的周期。在这里我通过一个非常简单的例子给大家看一看基金管理到底有多重要。我也是用一个筛子，通过扔筛子来决定，是猜扔筛子之后猜单数还是双数的游戏，我每次下多少钱是事先定好的。这样一个游戏，假设我现在手里有100块钱，如果我们猜错了，就把100块钱输掉了，如果我们猜对了，就会赢得200块钱了。这个游戏对收益产生非常有利，如果我们手里有1000块钱，我们一次要放多少钱进去呢？
纵轴是收益，横轴是每次下注的比例，纵轴1就代表了本金，2代表收益是100%，3代表收益是200%，如果每次不下的话当然收益就不会有，横轴最右端每次把资金流60%下进去，这对于投资者是非常有利的游戏，他每次下多少有一个最好的收益？我们看到每次他下50%注的话，收益不会很高，如果60%下进去结果不仅不会输掉所有的钱，而且还会有很好的收益。当然这是一个非常简单的例子，通过这个例子可以看到管理的重要性。给我们的启示，即使对我们再有利的游戏，我们也要合理的管理自己的资金。
下面再看交易中实际的本金量，是我通过市场实际交易得出的一些体会，不知道在座各位有多少是做这个交易的，有多少是做系统的，如果做过交易和系统你就会发现中国的市场非常的难做。
从这个图可以看到股指期货波动性走的非常低，波动性非常低，那对流动性相当不利。这种现象我认为是一种必然，每个市场都会出现波动性直接走低的现象，但是我们比较乐观，我觉得这种波动性持续低迷的状态会逐渐的改善。我个人认为，因为全球经济不确定性增加，波动性随时有可能会大幅攀升。另外我个人的观点，我觉得每个市场都有一个正常的值，也不会是一个持续高的值，也不会是一个持续低的值，经过一段时间之后会回归到正常的一个范围。如果波动周期非常低的话，对我们日内交易影响非常大，但是对隔夜系统的影响就没有那么大了。我们原来是100%做日内交易，没有考虑隔夜系统的开发设计，但是今天我给大家分享的两个简单的系统都是隔夜系统，这也是我认为应对现在市场波动性非常低的一个方式。
另外一个我个人的经验，中国股指期货市场，它比国外小很多，这对我们波动系统非常有利。另外一个优势，中国的金融市场，不光有股指期货还有很多交易机构。商品期货这块，我个人比较喜欢橡胶的。
这个图最上面是橡胶的走势，中间是股指的走势，最下面这个波动性代表橡胶的波动性和股指的波动性。上周的数据，橡胶值达到了25%，指数10%左右。这不是一个孤立的数值，我个人的经验，如果某商品波动性突破20%的话，我认为它可以做日内交易了。再看一下波动性的情况，蓝色线和红色线中间差别比较大，当指数波动性很低的时候，橡胶有时候会相应的上涨，这就代表了这两种产品的相关性相对低一些。
下面我跟大家分享一下交易的系统。
第一个图是指数系统的走势，是去年低到今年初的行情。从创了新高之后到目前没有获利，我跟身边做股指的朋友交流过，大家情况都差不多，从去年年底到现在这一段都几乎没有什么获利。因为股指保证金相对要高，在橡胶上可以实行两手活跃，橡胶1系统和橡胶2系统都是趋势系统，区别就是1是不活跃的，2是活跃的，我们把这三个系统组合到一起，最后的结果就是第4个图。指数从去年到今年初开始，我们在这个组合里加入橡胶系统的话，从去年年到今年初这段获利还是增长的。这个道理非常简单，当指数波动性降低的时候，因为相关性比较低，它的波动性增长整个组合收益就会增长。第一个系统中用红色线圈出来的，我是做了十几年的交易了，有时候有一些投资人对自己的系统比较有信心，正常的情况下，就像我刚才给大家分享的基金资金方式一样，合理的控制比例，但是当时我没有这样一个数据系统。我对这个系统比较有信心，另外是过去几年数据太好了，我太相信这个指数了，后来出现过一些变化，我觉得我过于相信这个系统了。所以我想跟大家讲，不要太相信历史数据。
最后我再讲一下我对中国未来市场的看法。我觉得中国市场未来有几个大的变化，其中一个最大的变化就是期权的推出，如果期权上去的话，我们发现这个策略就相当的丰富了，把它放在里面就可以变成一个很好的组合了。另外机会永远是给有准备的人，如果初级市场准备好的话，就会有相当大的获利性，就像股指期货刚刚上市的时候给大家机会一样，如果在期权市场我们做好充分准备的话，一定会获得很大的利润。我最后想对大家说，大家稍微整理一下思路，把自己的交易思想稍微的进行一些修改，我们就可以在这个市场上获利，所以我希望大家可以把我的例子回去试一试。另外，无论历史上的业绩有多好，但是时代是另外一回事了，大家一定要注意。最后，尽量丰富自己的策略，多认识一些期货商品，大家可以沿着这个思路进行深入的一些开发。
今天我就讲到这里，谢谢大家。
等价让位策略 这也是我们经常使用的移动平均线交叉系统，我们使用的是3分钟的线，这个系统也非常简单：短期(8)移动平均线位于长期(11)移动平均线上房，现价大于最近14根K线最高价的0.2%倍时，买入开仓；
短期(8)移动平均线位于长期(11)移动平均线下方，现价小于最近14根K线最低价的0.2%倍时，卖出开仓。 很好的内容 {:soso_e163:} 金字塔公式系统工作模式简介
金字塔公式系统工作两种模式，即序列和逐K线两种模式。序列模式公式系统每次刷新时解析公式按照序列或者常数计算返回结果，整个执行过程只解析一遍公式系统。逐K线模式为从第1周期逐个周期解析公式系统，每个周期都会解析整个公式系统一遍，返回值也只有数值类型这一种，故之中模式运行时效率要比序列模式低，但此中模式语法处理上比较灵活。
公式系统工作模式的特点
序列模式计算时，由于只解析一次，故效率要比逐K线计算要高，推荐在多数情况下使用，此种模式还兼容飞狐、大智慧、博弈大师等主流分析软件的公式系统。
逐K线执行模式虽然效率要比序列模式低，但是他的执行语法更加灵活，可以执行到我们在每个周期上做到的各种操作，TB就是这种模式运行的，BUY等新交易系统只能在逐K线计算模式下运行。像例如REF,MA等带有统计性质的函数逐K线运行时无法直接使用在IF语句之中（序列运行模式可以），因为带变量判断的IF语句会在某些周期无法调用这些统计函数而导致计算结果出现错误，关于逐K线模式下统计函数如何工作在控制语句之中用户可以参考帮助。
控制语句在两种不同模式下的运行特点
逐K线计算时，控制语句比如IF THEN ，FOR 等语句工作机制是每周期都去执行一次，因此在逐K线模式下，可以利用这种灵活的模式来设计我们的策略，比如加仓、减仓、资金管理策略等等。
序列模式计算时，控制语句条件允许使用序列变量，由于序列模式只执行一次控制语句解析，对于序列变量，仅取最后一个数据做为条件判断。
仅刷最后一根K线，当选中逐K线计算模式，并勾选本选项，在图表上加载本公式。当客户端接收到最新一笔行情数据后，在历史 K线上不再重新执行本公式，而只是在最后一根K线上重新计算一次公式（本质是：只在第一次加载公式时在每根历史K线上完整的计算一遍公式，其后就只在最后一根K线上做完整计算了，历史K线上产生的信号一直保留不再随行情更新而变化。）。通过这种方式提高执行效率，避免当行情更新时系统在每根历史K线上都需要做大量重复计算而消耗CPU处理时间。
两种运行模式的公式范例
为了更能说明金字塔两种模式下的公式运行特点，特制作一个计算移动平均线的公式，如下：
//用于序列模式下运行的公式：
INPUT:N(5,2,500); //参数申明
RUNMODE:1; //运行于序列模式
VARIABLE:I=0,S=0;//变量申明
VAR1:=C;
FOR J=1 TO DATACOUNT DO BEGIN
S:=S+VAR1;
IF J>=N THEN BEGIN
IF J>N THEN
S:=S-VAR1;
MA1:S/N; //实现MA(C,N)
I:=0;
END;
END;
上述公式使用序列模式运行，但是如果在逐K线模式下运行上述公式就会变得异常缓慢，由于金字塔逐K线模式在每个周期上都要执行一遍这样的循环，效率自然就变得非常低了。鉴于金字塔的特点，如果将上述公式改进一下，则可以高效的在序列和逐K线模式同时高效运行，公式如下：
INPUT:N(5,2,500); //参数申明
VARIABLE:I=0,S=0; //全局变量申明
VAR1:=C; //金字塔下放在这里的变量为序列赋值
//为了加快运算速度，只有最后一个周期时才循环计算
IF NOT(ISLASTBAR) THEN EXIT;
FOR J=1 TO DATACOUNT DO BEGIN
S:=S+VAR1;
IF J>=N THEN BEGIN
IF J>N THEN
S:=S-VAR1;
MA1:S/N; //实现MA(C,N)
I:=0;
END;
END;
上述公式中增加了 IF NOT(ISLASTBAR) 判断是否最后一个周期的指令，在逐K线模式下，由于是判断到最后一个周期才执行的下面循环，故效率是非常高的。对于序列模式，由于同样使用了ISLASTBAR控制，故符合控制语句取最后一个数据的特点，所以该公式同时可以在两种模式下得到正确执行。
为了更能说明逐K线的运行特点，计算移动平均线的公式还可以这样写
INPUT:N(5,2,500); //参数申明
RUNMODE:0; //工作于逐K线模式
IF BARPOS <= N THEN //从计算周期开始计算
EXIT;
MA1:C;
FOR J=1 TO N-1 DO
MA1:=MA1+CLOSE;
MA1:=MA1/N;
这样的公式即保证了效率，也可以使编写公式的复杂程度大大降低，提高了公式的可读性。
关于模型运行时这两种模式的选择
我们在模型运行时尤其是新手用户往往面对如何选择这两种运行模式纠结，在通常情况下，我们推荐用户在序列模式下运行你的公式系统，因为这样会有很高的执行效率，只有在序列模式下无法表达编写出你的策略时，再考虑使用逐K线模式，因为逐K线可以精细的控制每跟K线周期的动作，所以灵活性较高，可以完成多数序列模式下无法完成的事情。
建义如下：在普通技术指标，选股指标，简单的图表程式化交易，以及公式中涉及到BACKSET、REFX等未来函数调用等，推荐使用序列模式；用户需要精细控制K线周期的操作时例如资金头寸管理、止损操作等，推荐使用逐K线模式。简单一句话，如果是指标交易，那么使用序列模式，算法交易，使用逐K线模式。
本帖最后由 满盘红 于 2012-9-16 23:07 编辑
固定轮询和走完K线的特点：
固定论询，指的是金字塔在每间隔一定时间内去检测信号是否有发生，发生后就立即采取下单策略；走完K线是必须等到K线结束，下根K线刚产生的那一刻进行信号检测和下单。
很多的刚接触交易的初学者，都幻想自己能买在最低价卖在最高价，故不去考虑其他因素只想快点进场交易怕出现大阳线影响他的收益，选择固定轮询的最小周期高频扫描，希望能把市场上所有的钱都赚到自己口袋理，殊不知这种做法往往是捡了芝麻丢了西瓜，这些不成熟的投资理念，也是为什么市场绝大多数人都是会被淘汰，而只有少数人能够生存的根本原因。也是贪婪的人性弱点的充分展现。
固定轮询模式的缺点和走完K线的优点：
例如下面的公式
ENTERLONG:CROSS(MA(CLOSE,A),MA(CLOSE,B));
EXITLONG:CROSS(MA(CLOSE,B),MA(CLOSE,A));
1、使用固定轮询会产生信号的反复出现与消失，因为最后一个K线的CLOSE价格未确定，当价格不断变化时，会造成交易信号还未最终确定就提前的过早入场下单交易，不守纪律的下单，未必一定能抢到很好的价位，价格的来回反复是很正常的事情，虽然金字塔提供了信号消失恢复持仓，那么不断的信号反复消失会带来手续费的不断增加，加上交易是个很复杂的过程，恢复持仓的正确性有很大的局限性，一旦出现了不能及时恢复持仓，会造成策略的信号与实际的持仓不一致，最终的收益情况与我们在设计指标所测试的结果出现较大差距。而走完K线因为是上一个K线的最终确定形成后才进行下单交易，故可以有效防止此问题。
2、固定轮询会在产生漏单，固定轮询是按照一定时段间隔扫描最后一个K线的信号，如果刚好在最后一个K线结束时信号形成，而此时正好时段在轮询中间，那么这个信号就会被漏掉，同样会产生信号的发生与与实际的持仓不一致，同样会出现上述的收益问题。
3、固定轮询会增加CPU的资源消耗，系统会按照轮询设置上的时间去计算是否有信号发生，会造成CPU在大多数情况下都是一些无谓的计算，而走完K线只会在每个新K线形成时只计算一次，这可以大大减小CPU的运算量，尤其是用户在进行后台程序化交易时，如果监控的品种比较多和策略比较复杂的情况下，使用走完K线模式运行是很重要的。
4、固定轮询模式的交易滑点是我们在程序化交易评测里无法测试的，因为固定轮询模式的交易价位可能是当前K线的高低价格之间任意一个，我们在用历史数据测试时是无法预知的，这会造成用历史数据测试固定轮询模式时，只能大概使用一个收盘价或者K线中价来模拟进场交易，使用这种模式测试出来的交易结果存在很大隐患的，最后可能导致实际的交易与测试时结果天壤之别。而走完线模式的入场价格只能是下个K线的开盘价，测试时是可以测试到的，实际的交易过程中也是固定不变的，这就能最大保证测试结果的收益与实际的交易收益保证一致。既然无法测试固定轮询的实际盈利，那么我们为什么一定要去拿自己的资金来冒险呢？既然可以使用走完K线来测试到盈利情况，那么为什么我们就不能在盘中使用走完K线去坚持呢？
前面列举了固定轮询模式的这4大缺点，那么固定轮询模式到底该用在什么地方呢？
1、后台程序化交易中的高频交易或者套利交易，因为不是趋势交易，不必担心信号消失，只需要进出场迅速。
2、监控止损操作，只要价格碰到了指标设定的条件就立马止损。
虽然我知道了固定轮询的诸多缺点，但是我还是想用，那该有什么办法呢？
虽然知道金字塔有很强的仓位监控止赢止损功能，但是我还是想在模型里自己实现特定的止损操作，避免走完K线时间过长出现爆仓危险，那么我们该在固定轮询模式下的模型的设计时注意哪些才能避免漏单和信号消失呢？
1、设计指标时，不要使用CLOSE等价格频繁跳动的数据做为指标信号是否出现的依据，而是使用OPEN,HIGH等这些数据，因为一旦出现它们是不会反复上下变化，例如可以改成这样写
ENTERLONG:CROSS(MA(OPEN,A),MA(OPEN,B));
EXITLONG:CROSS(MA(OPEN,B),MA(OPEN,A));
这样改写后，只要测试盈利，在实盘交易时使用固定轮询，那么信号一旦出现，就不会再出现消失，因为OPEN一旦出现是不会变化的。
2、使用上根K线的信号做为本次的进场依据，相当于在固定轮询模式下实现走完K线的方法，代码可以这样写：
AA:=CROSS(MA(CLOSE,A),MA(CLOSE,B));
BB:=CROSS(MA(CLOSE,B),MA(CLOSE,A));
ENTERLONG:REF(AA,1);
EXITLONG:REF(BB,1);
{:soso_e179:} 首先，什么是量化投资？量化投资是指主要角色由计算机程序或算法、模型完成的一种交易方式。
和我理解的量化交易不是一个概念，发现自己的很多东西都不在大家的讨论范围内{:soso_e101:} 过去最大连续亏损金额：MDD ，只要测试盈利，在实盘交易时使用固定轮询，那么信号一旦出现，就不会再出现消失，因为OPEN一旦出现是不会变化的。
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